Informatique - Apprentissage automatique

De nouvelles méthodes proposent des solutions à des défis d'optimisation complexes dans l'apprentissage profond.

Apprends comment les métriques proxy améliorent la prise de décision et le retour sur évaluation des produits.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité de l'entraînement des modèles et la confidentialité dans l'apprentissage profond.

MADS propose des solutions avancées pour gérer les données manquantes dans les séries temporelles.

Une nouvelle couche améliore les prévisions du comportement des molécules dans le développement de médicaments.

Les modèles basés sur l'apprentissage améliorent le contrôle des robots souples pour des tâches complexes.

Explorer des méthodes pour apprendre sur les polyèdres à travers les hyperplans.

De nouvelles méthodes créent des modèles numériques réalistes pour des tests de dispositifs médicaux plus sûrs.

Évaluer l'impact des LLM sur les tâches médicales et leurs applications potentielles.

Ce travail explore une nouvelle architecture de réseau de neurones pour prédire les systèmes hamiltoniens.

Une méthode pour convertir des nuages de points en grilles efficaces pour une analyse plus rapide.

Une nouvelle méthode transforme les signaux mono en expériences stéréo captivantes.

Découvrez comment l'apprentissage automatique change la tarification des options et les calculs de volatilité.

Une nouvelle méthode aide à détecter la SLA en analysant les mouvements du visage.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'analyse de la chaîne d'approvisionnement tout en respectant la vie privée des données.

Des approches innovantes améliorent la confidentialité des données et la performance des modèles dans les appareils connectés.

Un aperçu des GNN, leurs caractéristiques et la dynamique d'entraînement.

Techniques innovantes pour détecter la pollution plastique dans les systèmes fluviaux.

Regarder comment la technologie peut réduire les accidents de la route et améliorer la sécurité routière.

Un nouveau cadre améliore la compréhension de l'importance des caractéristiques dans les forêts aléatoires.

Une nouvelle approche pour maintenir l'équité dans les algorithmes de clustering en apprentissage automatique.

Une nouvelle approche pour améliorer la classification de l'ECG grâce à l'extraction automatique de caractéristiques.

Un nouveau design de réseau peut réduire les coûts de formation des grands modèles de langage tout en gardant des performances.

AdvDiff améliore les exemples adversariaux en utilisant des modèles de diffusion pour une meilleure qualité visuelle.

RANSAC-NN propose une nouvelle méthode pour détecter les valeurs aberrantes dans les ensembles d'images sans nettoyage de données préalable.

Présentation d'une nouvelle méthode pour le calcul efficace de la distance de Wasserstein dans de grands ensembles de données.

Une nouvelle approche améliore la détection et la compréhension des neutrinos en physique des particules.

DCD améliore l'efficacité de l'entraînement pour les modèles basés sur l'énergie dans diverses applications.

De nouvelles méthodes améliorent la calibration des réseaux de neurones entraînés sur des ensembles de données distillés.

Cet article parle d'une nouvelle méthode pour l'apprentissage incrémental dans la détection d'objets.

Cet article explore des méthodes pour améliorer l'optimisation des données incertaines.

Une étude sur l'amélioration des explications de modèles pour éviter les diagnostics médicaux incorrects.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation sémantique dans les images de télédétection.

TabADM propose une nouvelle façon de repérer les anomalies dans les données tabulaires efficacement.

Cet article parle d'améliorer la reconnaissance vocale en utilisant des méthodes d'ensemble basées sur la confiance.

Des chercheurs utilisent des mouvements de tête pour identifier la dépression plus précisément.

Une nouvelle approche pour une détection précise des repères dans les images cardiaques en utilisant des structures de graphe.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des données fMRI pour les troubles neurologiques.

Cet article met en avant le rôle du raisonnement pour identifier les biais dans les modèles de langage.

Combiner précision et clarté en ingénierie grâce à l'apprentissage automatique et à la régression symbolique.