Informatique - Apprentissage automatique

Cet article explore l'impact des Activations Massives dans les GNNs basés sur l'attention.

Une nouvelle approche améliore la précision des prévisions climatiques en prenant en compte des facteurs non observés.

Présentation d'une méthode dynamique pour améliorer l'efficacité du remplissage de conteneurs en utilisant des motifs.

Explorer l'impact du codage prédictif sur les méthodes d'apprentissage des réseaux de neurones.

Une nouvelle architecture améliore la détection des sons dans divers environnements.

La technologie innovante aide à surveiller et évaluer le déclin cognitif chez les patients atteints de démence.

Nouveau jeu de données améliore le suivi de plusieurs objets dans des conditions vidéo difficiles.

Un nouveau modèle améliore la génération de musique en se concentrant sur des instruments individuels.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage des réseaux bayésiens à partir des données.

Les ff-EBMs offrent une approche durable pour l'entraînement de l'IA en réduisant la consommation d'énergie.

L'apprentissage machine quantique améliore la détection d'anomalies pour une sécurité au top dans plusieurs secteurs.

Une nouvelle méthode vise à réduire les biais dans les modèles d'apprentissage machine pour plus d'équité.

Une nouvelle méthode améliore la modélisation du flux de fluides avec des mesures limitées et bruyantes.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage de l'IA grâce à des classements d'experts et des retours plus intelligents.

Utiliser des modèles de diffusion améliore les prédictions de données dans des environnements bruyants.

En utilisant l'apprentissage automatique, les simulations du manteau terrestre peuvent atteindre des états stables plus efficacement.

Cet article explore l'impact des surfaces d'engagement sur le comportement d'achat en ligne.

Les réseaux de neurones informés par la physique proposent de nouvelles méthodes pour analyser des flux fluides complexes.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de processus gaussiens pour des prédictions plus rapides avec des données en temps réel.

CDSSL améliore la prédiction des propriétés des matériaux grâce à des techniques basées sur les données.

Présentation de l'appariement de flux pour les coordonnées de réaction afin de simplifier l'analyse biomoléculaire.

Une nouvelle façon de créer des arbres de décision pour des systèmes complexes sans connaissances préalables.

Un nouveau modèle améliore les prévisions des médicaments traversant la barrière hémato-encéphalique.

Une nouvelle méthode simplifie l'estimation des connexions entre les distributions de probabilité.

De nouvelles méthodes s'attaquent aux défis des étiquettes déséquilibrées dans la reconnaissance d'entités nommées pour la santé.

CAST propose une méthode précise pour gérer les réponses des modèles de langage.

Une méthode innovante pour améliorer le clustering dans les flux de données haute dimension.

On te présente une nouvelle façon de créer des fonctionnalités qui améliorent les résultats des modèles.

Une nouvelle approche améliore les prévisions en gérant les délais temporels dans les données des capteurs.

Une nouvelle méthode combine l'apprentissage par renforcement et la sécurité pour améliorer les tâches des robots.

Une nouvelle méthode pour évaluer la valeur des données graphiques dans différents domaines.

De nouvelles méthodes aident à détecter les cyberattaques dans des systèmes électriques complexes.

Un nouveau système améliore la détection des bugs dans les contrats intelligents.

Utiliser des réseaux de neurones pour repérer les dommages dans des plaques d'aluminium minces pour des structures plus sûres.

De nouveaux outils améliorent la compréhension des prédictions des Forêts Aléatoires Fonctionnelles dans le domaine de la santé.

Des recherches montrent comment le codage influence les capacités des modèles linguistiques dans différentes tâches.

Explorer le rôle des réseaux non-autorégressifs dans la résolution de problèmes d'optimisation complexes.

Explorer l'impact de l'apprentissage contextuel sur la performance des modèles linguistiques.

VILA-U intègre des tâches vidéo, image et langue dans un seul cadre.

RLPF améliore la synthèse des données des utilisateurs pour de meilleures prédictions.