Informatique - Apprentissage automatique

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'ajustement des hyperparamètres en utilisant les données des modèles précédents.

Une nouvelle méthode pour identifier les vulnérabilités dans les systèmes DRL.

Cette étude analyse la performance des circuits de réseaux neuronaux et leur fiabilité.

De nouvelles méthodes améliorent la saisie des robots en utilisant des techniques de modélisation avancées.

Cet article examine l'importance des maxima et du test d'espacement dans les champs aléatoires gaussiens.

Une nouvelle approche améliore la prise de décision chez les agents IA grâce à des méthodes d'enseignement.

Une nouvelle base de connaissances pour les recherches de brevets chimiques vise à améliorer l'extraction des réactions.

Un cadre qui permet aux propriétaires de données de vérifier l'utilisation non autorisée de leurs données dans le ML.

De nouveaux algorithmes améliorent l'apprentissage des états quantiques avec un minimum de perturbation et un regret réduit.

Une étude présente SeqMIA pour améliorer la protection contre les attaques d'inférence d'appartenance.

Une nouvelle approche pour améliorer la classification des images médicales tout en préservant la vie privée des patients.

IVISIT aide les utilisateurs à simuler et visualiser divers systèmes de manière efficace.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des simulations d'électrons en utilisant des opérateurs neuraux de Fourier.

Une méthode pour améliorer la façon dont les chercheurs explorent et comprennent la littérature scientifique.

De nouvelles techniques améliorent les prévisions des propriétés stellaires et de leur évolution.

Le modèle FUTGA améliore la compréhension de la musique grâce à des descriptions détaillées et spécifiques au temps.

PsyDI propose des évaluations psychologiques personnalisées via des échanges sympas avec un chatbot.

Cet article parle de comment le raisonnement des LLM améliore les systèmes de recommandation et présente Rec-SAVER.

De nouvelles techniques améliorent les prévisions météo locales en pleine crise climatique.

Un aperçu des pseudocouts réduits et de leur rôle dans l'efficacité des MILP.

MGLRA améliore la reconnaissance des émotions en utilisant plusieurs sources de données.

CLP transforme les données moléculaires en chaînes pour améliorer la découverte de médicaments.

Un nouveau cadre aide les chercheurs à aligner et analyser les données d'activité neuronale pour les études sur la mémoire.

Méthodes innovantes pour gérer les données de voyage pour une meilleure mobilité urbaine.

Cet article parle des modèles prenant en compte l'incertitude pour mieux analyser les champs vectoriels en utilisant des réseaux de neurones profonds.

Un nouveau modèle améliore les prédictions d’autonomie des batteries pour les vélos électriques.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance d'activités grâce à des capteurs portables et à l'IA.

Une méthode en deux phases améliore la précision dans l'analyse des images du cœur.

Présentation d'une méthode pour évaluer les modèles d'IA sur des données jamais vues de manière plus efficace.

La recherche améliore la capacité des modèles de langage à traiter des infos liées au temps dans les tableaux.

Efforts pour réduire la confusion dans l'apprentissage de l'IA à partir des retours humains.

AIDE personnalise les explications pour les prédictions d'apprentissage automatique en fonction de l'intention de l'utilisateur.

MOLTOP offre un moyen simple de classer les graphes moléculaires de manière efficace.

Le modèle STCCR améliore la compréhension du mouvement humain grâce aux séquences de check-in.

Cette étude révèle de nouvelles méthodes pour reconstruire des données d'entraînement à partir d'images haute résolution.

Une méthode combine la prédiction de la forme de la main avec des ajustements de la caméra pour des modèles 3D.

Explore des techniques économiques pour entraîner des modèles génératifs de texte à image.

Les compagnies aériennes utilisent l'apprentissage automatique pour des prédictions de demande de fret précises.

Une nouvelle approche utilisant l'apprentissage par renforcement profond améliore le contrôle des systèmes quantiques.

La recherche réduit le besoin de labellisation humaine dans l'apprentissage par renforcement en utilisant des modèles de goulet d'étranglement conceptuel.