Informatique - Apprentissage automatique

Les modèles de langage de débruitage améliorent la correction des erreurs dans les systèmes de reconnaissance vocale en utilisant des données synthétiques.

Une méthode pour l'apprentissage machine collaboratif tout en gardant les données privées.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la génération d'images à partir de descriptions textuelles.

Nouvelles méthodes pour la collaboration préservant la vie privée dans l'apprentissage fédéré vertical.

Un aperçu des différents modèles d'IA et de leur efficacité dans le traitement des données.

Cet article présente une méthode pour mieux gérer les données manquantes.

Explorer le contrôle fédéré dans l'apprentissage par renforcement pour que les agents collaborent en toute sécurité.

Une nouvelle méthode améliore l'extraction de relations dans de longs documents.

De nouvelles méthodes en contrôle optimal stochastique pour les espaces infinis montrent du potentiel dans la modélisation générative.

Oublier aide à apprendre chez les humains et les modèles de machines, ce qui améliore l'adaptabilité et la performance.

De nouvelles méthodes améliorent les résultats des modèles de langue tout en respectant les règles de grammaire.

Découvre comment la technologie GPS change l'analyse de performance des équipes.

Une nouvelle méthode met en lumière les disparités dans la difficulté des cours entre les groupes d'étudiants.

Présentation de RobustKD, une méthode pour améliorer la sécurité des modèles contre les attaques par porte dérobée.

La méthode D-FaST améliore le décodage des signaux cognitifs en utilisant la fréquence, l'espace et le temps.

Une nouvelle approche améliore la génération de signaux RF pour une meilleure communication sans fil.

Une nouvelle méthode améliore la détection des pannes en utilisant des données de séries temporelles multivariées.

Utiliser des embeddings vectoriels pour améliorer les outils d'IA dans les soins de santé à faibles ressources.

La recherche vise à améliorer l'efficacité de la recherche de chemin en utilisant des fonctions heuristiques adaptables.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions du système en utilisant des approches basées sur les données.

Cette étude propose une nouvelle approche pour maintenir l'apprentissage dans les systèmes d'IA.

Un nouveau cadre pour entraîner des systèmes de recommandation en utilisant des interactions utilisateur simulées.

Nouveau modèle améliore la précision des prédictions pour les zones hydrophobes dans les protéines.

Une plongée profonde sur comment l'incertitude affecte les prédictions des réseaux de neurones.

Présentation d'un algorithme efficace qui utilise les politiques existantes pour de meilleurs résultats d'apprentissage.

Analyser comment l'IA apprend des données révèle des lacunes importantes dans la logique et le raisonnement.

Un aperçu de l'apprentissage par renforcement basé sur des modèles hiérarchiques et son cadre prometteur.

Explorer des méthodes avancées pour une analyse efficace des données graphiques.

DroneVis simplifie les tâches de vision par ordinateur pour les drones, améliorant l'utilisabilité et la fonctionnalité.

SpaFL améliore la communication et le calcul dans l'apprentissage fédéré tout en sécurisant les données personnelles.

De nouvelles techniques en IA améliorent la prédiction et la conception de la structure des protéines.

Une nouvelle méthode améliore la performance des modèles vision-langage avec des classes connues et inconnues.

Cette étude améliore l'analyse du sommeil grâce à une approche combinée des signaux.

Une nouvelle méthode aide les machines à apprendre des tâches complexes en toute sécurité en utilisant des vidéos.

Une nouvelle méthode pour étiqueter avec précision les colonnes de table en utilisant des graphes de connaissances et des modèles de langage.

Méthodes efficaces pour détecter la désinformation pendant les urgences sanitaires.

Cette approche améliore la comparaison de fonctions dans les logiciels grâce à des graphes d'appels.

LayerCAM-AE améliore la détection des mises à jour malveillantes dans l'apprentissage fédéré tout en préservant la confidentialité des données.

Une nouvelle méthode traite les conflits dans la classification multi-vue pour une meilleure prise de décision.

Une nouvelle méthode améliore l'augmentation des données pour les images de chirurgie laparoscopique.