Informatique - Apprentissage automatique

Un nouveau modèle améliore la détection des comptes nuisibles dans les monnaies numériques.

Une nouvelle méthode détecte efficacement des motifs inhabituels dans d'énormes ensembles de données astronomiques.

Une nouvelle méthode améliore la rétrosynthèse en utilisant des techniques d'apprentissage par renforcement en mode hors ligne-en ligne.

Les agents linguistiques fusionnent l'IA et la prise de décision pour des tâches dans le monde réel.

Une nouvelle approche aide les systèmes DRL à s'adapter rapidement aux environnements qui changent.

De nouvelles stratégies améliorent l'apprentissage des réseaux neuronaux dans des conditions réelles.

Les modèles de langage sont en train de transformer la façon dont les protéines sont conçues pour la médecine.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité pour résoudre des équations différentielles partielles.

Explorer les relations causales en utilisant la longueur minimale des messages dans les processus de Hawkes multivariés.

De nouvelles techniques améliorent la précision de l'analyse d'images médicales.

HERON simplifie la conception des récompenses, améliorant l'efficacité et la flexibilité de l'apprentissage par renforcement.

Apprends comment le coefficient d'apprentissage quantifie la dégénérescence dans les réseaux neuronaux profonds.

Explorer le besoin d'équité dans les systèmes de recommandation personnalisés.

Une nouvelle méthode pour estimer avec précision le flux de foule dans les Points d'Intérêt urbains.

Apprends comment les méthodes basées sur des exemples éclairent la prise de décision de l'IA.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité d'apprentissage des robots en utilisant moins d'exemples.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la clarté des prédictions en apprentissage automatique.

L'IA analyse les expressions faciales pour aider à dépister la maladie de Parkinson à domicile.

De nouvelles méthodes améliorent l’allocation du budget pour un meilleur engagement des utilisateurs au fil du temps.

Une nouvelle méthode améliore l'adaptabilité et la robustesse des systèmes de traduction dans les domaines à faibles ressources.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des prédictions dans les modèles d'apprentissage automatique.

Les modèles génératifs améliorent les données d'entraînement pour la chirurgie de la cataracte, rendant la reconnaissance des outils chirurgicaux meilleure.

Une nouvelle méthode combine des statistiques et des mesures de distance pour un clustering de données efficace.

Rendre les transformateurs de vision efficaces pour les drones et les appareils mobiles afin d'améliorer les tâches visuelles.

Cet article explore les GAN pour créer des structures d'Angry Birds stables.

Découvre T-SaS, une méthode pour améliorer l'adaptabilité des modèles aux changements de données.

Découvrez comment les modèles augmentés par récupération améliorent la génération de texte et d'images.

Une étude sur comment la localisation intérieure aide à surveiller les symptômes de la maladie de Parkinson.

Cette étude explore des techniques d'adaptation de domaine pour l'apprentissage profond sur des données chiffrées.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les machines apprennent et s'adaptent aux nouvelles données.

Une étude sur comment les CPU et les GPU influencent l'efficacité de l'entraînement en deep learning.

OSBORN aide à choisir les meilleurs modèles pré-entraînés pour des tâches spécifiques.

Delta-LoRA simplifie l'ajustement des gros modèles de langage avec de meilleures performances et moins de ressources.

De nouvelles méthodes visent à améliorer les stratégies de rétablissement en utilisant des données patients en temps réel.

L'apprentissage fédéré améliore la reconnaissance vocale tout en gardant les données des utilisateurs privées.

Étudier comment les poissons interagissent avec des leurres robotiques révèle des lacunes dans la mimétique.

Intégrer des prévisions météo à long terme améliore la précision de la demande pour les entreprises.

Une nouvelle méthode améliore les réseaux de neurones bayésiens pour des prévisions rapides et fiables.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité de la conception avec moins de simulations grâce à l'apprentissage automatique.

Explorer l'approche innovante de RDGSL pour réduire le bruit dans les graphes dynamiques.