Informatique - Apprentissage automatique

Explore l'impact des données hors distribution sur la performance des algos de machine learning.

Un aperçu de l’efficacité de GPT et RETRO dans l’adaptation des modèles linguistiques avec PEFT et RAG.

La techno GNN et RL boostent l'efficacité et l'adaptabilité des opérations du réseau électrique.

LayerShuffle renforce la robustesse des réseaux de neurones en permettant une exécution flexible des couches.

RealMLP améliore l'efficacité de l'apprentissage automatique pour l'analyse des données tabulaires.

Une nouvelle méthode améliore la découverte moléculaire en utilisant des algorithmes évolutionnaires et des modèles linguistiques.

Une nouvelle méthode pour améliorer la modélisation de nuages de points est proposée.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'entraînement pour des équations complexes en utilisant un redimensionnement variable.

Apprends comment la réduction de dimension aide les scientifiques à analyser des données biologiques.

AFIND+ améliore l'apprentissage fédéré décentralisé en optimisant la sélection des voisins et l'agrégation des mises à jour.

Combiner les images de radiographies thoraciques et les dossiers médicaux électroniques améliore la précision du diagnostic.

Une nouvelle approche améliore les prévisions de trafic en utilisant la transformation en ondelettes et des mécanismes d'attention.

Les modèles de diffusion masqués montrent du potentiel dans la modélisation générative pour le texte et les images.

Un cadre pour utiliser des modèles de langage directement sur les smartphones pour des services sécurisés et personnalisés.

Une nouvelle approche pour améliorer la fiabilité des prédictions en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la recherche d'expressions mathématiques à partir de données.

Présentation d'une nouvelle méthode pour les réseaux de neurones bayésiens qui améliore la modélisation de l'incertitude.

Explorer le potentiel des KAHMs dans l'apprentissage fédéré pour une meilleure confidentialité et efficacité.

Une nouvelle approche pour la classification des formes en utilisant des techniques basées sur des graphes.

Examiner comment l'invariance affecte la performance des modèles en apprentissage par transfert.

Cette méthode améliore la sélection des données dans l'optimisation bayésienne, augmentant l'efficacité et les résultats.

Une nouvelle méthode basée sur des graphes améliore la précision et l'efficacité du suivi multi-objets.

Examinez les différentes attaques de jailbreak sur les modèles de langage et leurs défenses.

De nouvelles techniques améliorent la vitesse d'entraînement des modèles de recommandation en apprentissage profond.

Le cadre T-Hop utilise les infos de chemin pour de meilleures prévisions dans la découverte de médicaments.

Examiner le rôle des techniques de dropout pour améliorer l'équité dans les DNN.

Une nouvelle approche améliore la précision des évaluations des modèles linguistiques.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité de la complétion des Graphes de Connaissances face aux défis des données.

Cet article explore la surparamétrisation et son impact sur l'efficacité de l'entraînement des modèles.

Une nouvelle façon d'améliorer le routage du trafic et de réduire la congestion dans les villes.

Cette étude évalue les techniques d'analyse de survie en utilisant des ensembles de données simples avec des données manquantes.

Helios propose un système de reconnaissance de gestes à faible consommation d'énergie pour des lunettes connectées.

Ce papier explore des moyens d'améliorer l'évaluation de la calibration des modèles et de la précision prédictive.

Explorer les menaces pour les systèmes DRL dans la gestion énergétique cyber-physique.

Une nouvelle approche améliore l'apprentissage fédéré en générant des données synthétiques tout en protégeant la vie privée.

Découvre comment les sous-espaces aléatoires améliorent la généralisation des modèles en apprentissage automatique.

Cette étude examine comment la disposition du réseau affecte l'apprentissage fédéré décentralisé en présence de menaces byzantines.

Un nouveau benchmark teste des modèles d'IA sur des problèmes mathématiques complexes.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité du traitement d'images et de vidéos.

Une nouvelle méthode améliore la précision des modèles d'IA dans le diagnostic médical.