Informatique - Apprentissage automatique

Un modèle qui relie la prévision à la prise de décision à plusieurs étapes pour de meilleurs résultats.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité de la gestion des stocks en utilisant des techniques d'apprentissage par renforcement.

Une nouvelle méthode promet une effacement de données efficace tout en préservant la performance du modèle.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage par renforcement profond en optimisant simultanément les hyperparamètres et les fonctions de récompense.

Évaluation de la confiance du modèle dans l'identification des types de terres à partir d'images satellites.

Les graphcodes améliorent l'analyse topologique des données pour avoir de meilleures idées sur des ensembles de données complexes.

Une étude examine les modèles de diffusion et leur efficacité avec des données gaussiennes.

La technologie de l'IA améliore le diagnostic et le suivi du cancer de l'estomac grâce à des techniques d'imagerie améliorées.

Un examen plus approfondi de la façon dont les modèles MoE fonctionnent et de leurs avantages potentiels.

NeBuLa améliore la prédiction des actions à partir des conversations dans les jeux vidéo collaboratifs.

Comment les explications contrefactuelles aident à prédire le comportement moléculaire et ses implications.

Apprenez à créer des plannings de personnel adaptatifs pour gérer les défis liés à l'absentéisme.

Une nouvelle méthode pour de meilleures recommandations d'articles en utilisant les données historiques des utilisateurs.

AdaZeta réduit l'utilisation de la mémoire tout en améliorant les performances dans l'ajustement des grands modèles de langage.

Présentation de FC-EM pour protéger les données de nuages de points 3D contre les accès non autorisés.

Une nouvelle approche améliore la prédiction des images vidéo en utilisant des connaissances du domaine.

Explorer les effets des traitements et leurs variations parmi des populations diverses en utilisant des approches innovantes.

Découvre comment les modèles de diffusion changent le montage vidéo grâce à la technologie AI.

Nouveau cadre améliore les prévisions des modèles climatiques tout en respectant les lois physiques.

Une nouvelle méthode améliore le routage pour les livraisons de véhicules électriques.

Une nouvelle méthode utilise des réseaux de neurones pour trouver la autosimilarité directement à partir des données.

Un regard sur la relation entre la taille du modèle et l'efficacité des données d'entraînement.

Le dataset GTZAN-synth utilise de la musique synthétique pour améliorer les systèmes de tagging musical.

Un nouvel outil pour évaluer les méthodes d'apprentissage de la structure des protéines.

Cet article discute des avantages du Réseau Neuronal Spectral de Chebyshev pour résoudre des équations différentielles.

La nouvelle technologie de drones améliore le comptage des espèces animales menacées.

Examiner le rôle des variétés matricielles dans l'amélioration des modèles d'apprentissage profond.

Un nouveau modèle améliore les capacités d'appel de fonction des modèles linguistiques pour des tâches complexes.

Nouveau modèle améliore la précision dans la détection des émotions pendant les échanges oraux.

Une nouvelle approche améliore l'ajustement de la température dans la distillation des connaissances pour un meilleur entraînement des modèles.

Examiner comment le contexte améliore la qualité de la traduction automatique dans le sous-titrage.

WineGraph utilise des données pour améliorer les suggestions d'accords entre la nourriture et le vin.

De nouveaux algorithmes améliorent la régression linéaire en ligne pour les environnements dynamiques.

Examiner les défis et les implications du désapprentissage dans les modèles d'IA.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions des effets secondaires des médicaments en utilisant des approches basées sur les données.

IDAICL améliore les prévisions en perfectionnant la qualité des démonstrations dans l'apprentissage en contexte.

La qualité des données est cruciale pour des modèles d'apprentissage automatique efficaces dans divers secteurs.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité pour résoudre des équations complexes grâce à des modèles basés sur les données.

FRED améliore la communication pour un entraînement en apprentissage profond plus rapide et plus efficace.

Découvre le rôle de l'apprentissage par opérateur dans l'avancement des prédictions basées sur les données dans différents domaines.