Informatique - Apprentissage automatique

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension des interactions cérébrales chez les patients ayant subi un AVC.

Les drones améliorent la collecte de données sur la qualité de l'air grâce à des méthodes d'apprentissage collaboratif.

Évaluer le rôle de l'apprentissage profond dans l'amélioration de la précision des données climatiques.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'efficacité de l'entraînement des réseaux de neurones à spikes.

Étudier les vocalisations des ouistitis en utilisant des méthodes de classification avancées et l'analyse audio.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des prévisions de changement de niveau de la mer régional en utilisant l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore les réseaux de neurones bayésiens pour une meilleure généralisation dans l'apprentissage par transfert.

Une nouvelle méthode qui combine l'apprentissage par renforcement offline et online pour une meilleure prise de décision.

Un nouveau cadre aborde l'équité, la vie privée, l'interprétabilité et les émissions dans l'IA.

Un nouveau cadre renforce l'apprentissage des agents en se concentrant sur les relations causales.

De nouvelles méthodes améliorent la prédiction et la localisation des signaux sans fil en utilisant des réseaux de neurones.

Les techniques d'apprentissage profond montrent du potentiel pour segmenter le pancréas à partir des scans CT.

SafePowerGraph améliore la performance des GNN dans les opérations de réseaux électriques en priorisant la sécurité.

Les DBGNN améliorent la circulation de l'info et les capacités de prédiction en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la précision de classification pour les catégories de gravité des maladies critiques.

Une nouvelle approche améliore l'entraînement des modèles tout en protégeant la vie privée des données.

Cet article analyse l'efficacité et la fiabilité des vecteurs de direction dans les modèles de langue.

Découvrez comment HQR et WACI améliorent la précision des intervalles de prédiction dans différents domaines.

Voici GOAR, une méthode pour mieux comprendre l'importance des caractéristiques en IA.

Techniques pour optimiser les RNN, en se concentrant sur Mamba et les défis de quantification.

Cet article parle de comment les graphes de connaissances améliorent la sélection de caractéristiques dans l'analyse de données.

Un nouveau cadre améliore la précision de détection des polypes dans l'imagerie gastro-intestinale.

FETCH améliore l'utilisation de la mémoire tout en gardant la précision dans les tâches d'apprentissage automatique.

Ce papier met en avant la performance des modèles de langage ternaire et leur efficacité.

Les chercheurs utilisent le décodage spéculatif pour améliorer la rapidité et l'efficacité des prévisions chimiques.

Le nouveau modèle améliore la précision des prédictions d'images et la clarté des explications.

Un cadre pour améliorer l'analyse de sentiments de l'IA dans les conversations de santé.

Un nouvel outil facilite l'accès à de grands modèles d'IA pour les chercheurs.

Un modèle pour prédire les prochaines actions dans les matchs de foot en utilisant les données passées.

Un aperçu de l'approche de Mamba pour identifier les objets indirects dans les phrases.

Une nouvelle approche rend les tâches de machine learning plus faciles à comprendre et à mettre en œuvre.

KEED améliore l'analyse des signaux ECG en identifiant avec précision les ondes cardiaques clés.

Cet article explore comment l'apprentissage par renforcement peut optimiser les opérations des microréacteurs.

De nouvelles méthodes promettent une meilleure compréhension de la lecture en milieu clinique.

Une nouvelle méthode pour représenter les modèles d'attention à travers des diagrammes clairs pour améliorer la compréhension.

Une nouvelle approche améliore les réseaux de neurones graphiques en utilisant de grands modèles de langage.

Examen du rôle de l'attribution de crédit dans l'apprentissage automatique et les problèmes de droits d'auteur.

De nouveaux modèles allient physique et données pour de meilleures prévisions de glissements de terrain.

Un aperçu du rôle de SGD dans l'optimisation de l'apprentissage machine.

Un nouveau modèle utilise des principes de la mémoire humaine pour améliorer la performance des modèles de langue.