Informatique - Apprentissage automatique

LIAR propose une nouvelle façon de tailler des modèles sans les réentraîner, améliorant l'efficacité et la performance.

Cet article examine l'impact de RVV sur la performance des algorithmes ANN pour un traitement des données plus rapide.

Présentation d'une bibliothèque super facile à utiliser pour des calculs de empreintes moléculaires efficaces.

Comprendre l'importance d'auditer les explications de l'apprentissage automatique pour la confiance.

Une nouvelle méthode améliore l'inférence de vérité dans le crowdsourcing en se concentrant sur le comportement des travailleurs.

Apprends comment les PINNs intègrent la physique avec des réseaux de neurones pour résoudre des équations complexes.

Un nouveau modèle utilise l'apprentissage profond pour améliorer les performances dans l'analyse de données tabulaires.

Apprends comment les entreprises ajustent les prix en fonction du comportement des clients et des tendances du marché.

Le nouveau système de LinkedIn améliore l'accès des utilisateurs à du contenu pertinent et à des offres d'emploi.

Présentation de SPLITZ, une méthode pour améliorer la stabilité des modèles d'IA face aux exemples adverses.

Cette étude explore les réseaux de neurones génératifs pour améliorer les simulations en physique des particules.

Voici PG-Rainbow, un nouvel algorithme qui améliore la prise de décision en IA.

La technologie des voiles solaires innovantes vise à atteindre notre étoile la plus proche dans 20 ans.

Un nouveau cadre améliore l'entraînement du deep learning en intégrant la gestion du matériel et des tâches.

Cet article présente un modèle pour étudier l'activité cérébrale à travers des données de séries temporelles multivariées.

LaMAGIC automatise la conception de circuits analogiques, gagne du temps et améliore la précision pour les ingénieurs.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de GP pour gérer des designs 3D imprimés complexes.

Cet article parle d'une méthode pour mieux prévoir l'incertitude des données de séries temporelles.

Ce document examine les attaques backdoor et leurs implications sur la sécurité de l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la détection précoce de la rouille des feuilles de café en utilisant des images de mauvaise qualité.

Nouvelles méthodes pour optimiser les choix grâce aux retours de préférence dans des environnements complexes.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et l'interprétabilité de l'ajustement des invites.

FedDM améliore l'apprentissage fédéré pour les modèles de diffusion tout en garantissant la confidentialité des données.

MetaAug réduit le surapprentissage en PTQ grâce à des transformations de données innovantes.

Explorer la confidentialité différentielle pour protéger les infos sensibles dans les applis IA.

Une nouvelle approche utilisant la programmation génétique pour expliquer les processus de décision de l'IA.

Une nouvelle méthode pour estimer les attentes conditionnelles de manière efficace dans des environnements incertains.

Un nouveau modèle améliore les tâches cliniques en pathologie numérique.

La pollution des données met en péril la fiabilité du réseau électrique avec la montée des complexités.

Explorer comment on intègre les leçons des proches dans nos comportements.

Cette étude explore des méthodes pour créer des modèles de langage plus petits de manière efficace et abordable.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la qualité de la génération de texte par les modèles linguistiques.

Un aperçu de comment les réseaux de neurones combinent des caractéristiques pour représenter des relations complexes.

Une étude améliore l'estimation du rythme cardiaque et la détection des souffles avec des enregistrements.

Méthodes pour optimiser la performance dans l'entraînement et l'inférence des grands modèles de langage.

Cet article présente une méthode pour modéliser l'activité neuronale en utilisant des RNN à faible rang.

Des recherches montrent comment la musique influence l'activité cérébrale en utilisant l'intelligence d'organoïdes.

Une nouvelle méthode qui améliore les performances des LLM tout en réduisant l'utilisation des ressources.

Une nouvelle méthode améliore l'alignement des images rétiniennes pour aider au diagnostic des maladies oculaires.

Un aperçu des défis de l'apprentissage par renforcement liés aux erreurs de récompense.