Informatique - Apprentissage automatique

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des grands modèles de langage en se concentrant sur les infos pertinentes.

Cet article examine l'impact des attaques sur les modèles de machine learning et les stratégies de défense.

Le Logit Scaling améliore la détection des données hors distribution sans données d'entraînement.

AGRO propose une nouvelle méthode pour une planification efficace dans des environnements incertains.

Explore comment la technologie prédit les résultats et aide à la prise de décision.

L'étude évalue la création et l'évaluation d'images satellites synthétiques.

Une nouvelle approche bayésienne améliore la modélisation des systèmes complexes et de leurs dynamiques.

SOOD-ImageNet s'attaque aux défis de la vision par ordinateur liés aux significations d'image qui changent.

Les participants ont relevé des défis compliqués en robotique aux Olympiades de l'IA en utilisant des techniques avancées.

SwipeRx utilise l'IA pour des recommandations de pharmacie personnalisées et un meilleur soin des patients.

Le cadre CARIn adapte les modèles de deep learning pour une performance optimale sur les appareils mobiles.

Présentation d'un modèle qui améliore la recherche d'images en intégrant l'incertitude.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage actif dans les tâches basées sur des graphes avec un étiquetage limité.

Une nouvelle méthode améliore les recommandations en prenant en compte les intérêts variés des utilisateurs.

MarS utilise des modèles génératifs pour simuler des scénarios réalistes des marchés financiers.

Présentation de nouveaux réseaux neuronaux quantiques qui s'adaptent et apprennent à partir de données en évolution.

Les modèles génératifs créent des données d'entraînement variées, ce qui améliore l'adaptabilité des robots.

aTENNuate offre un traitement en temps réel des signaux de parole, rendant la communication plus claire.

Utiliser des réseaux de neurones pour améliorer le design des coques imprimées en 3D pour de meilleures performances.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions de production éolienne à long terme en utilisant les emplacements des éoliennes et des données climatiques.

VERTECS explore la lumière cosmique ancienne pour révéler l'évolution des étoiles et des galaxies.

Examiner comment les techniques de régularisation influencent la capacité de l'apprentissage automatique à gérer des entrées inconnues.

AIvril améliore la génération de code RTL grâce à une vérification automatique de la syntaxe et une vérification fonctionnelle.

Un nouveau cadre améliore l'analyse des données des réseaux sociaux pour de meilleures insights utilisateurs.

Un aperçu des nouvelles méthodes pour résoudre des défis d'optimisation complexes en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les modèles apprennent à partir d'images et de textes.

Étapes essentielles pour soumettre des articles à la conférence NeurIPS 2024.

LOCO Edit permet des modifications d'images précises sans formation supplémentaire.

De nouvelles limites d'erreur améliorent la fiabilité du GPR dans des domaines sensibles à la sécurité.

Découvre comment les nouvelles méthodes améliorent l'ensemblage de poids en apprentissage machine.

RoLoRA améliore l'apprentissage fédéré avec un ajustement fin robuste et une communication efficace.

Une nouvelle méthode pour améliorer la précision et l'efficacité de la récupération k-NN.

Recherche sur comment apprendre les opérateurs et gérer les erreurs efficacement dans les espaces de fonctions.

Un nouveau modèle fusionne les processus de diffusion et les transformateurs pour une meilleure analyse des séries temporelles.

Une nouvelle approche améliore les prévisions des systèmes dynamiques en intégrant la mémoire.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension de l'importance des caractéristiques en apprentissage automatique.

K-Origins améliore l'évaluation des couleurs dans les réseaux de neurones pour une analyse d'image améliorée.

Découvrez comment les L-systèmes stochastiques simulent des motifs de croissance des plantes réalistes.

NoiseAttack modifie plusieurs classes dans des attaques backdoor en utilisant des motifs de bruit subtils.

Une étude révèle comment les modèles de langage oublient des compétences de manière inégale selon les tâches.