Informatique - Apprentissage automatique

Un nouveau modèle améliore l'estimation des effets du traitement dans des scénarios complexes.

Une nouvelle méthode améliore l’estimation des gradients tout en préservant la confidentialité des données dans l'apprentissage fédéré.

Une nouvelle méthode intègre des réseaux de neurones graphiques pour améliorer les simulations moléculaires.

Des chercheurs améliorent les modèles d'apprentissage automatique pour faire de meilleures prédictions sur des matériaux complexes.

Une nouvelle approche révèle des liens entre la structure du cerveau et les fonctions cognitives.

Combiner des modèles physiques et du deep learning pour améliorer les prédictions et gérer l'incertitude.

Une nouvelle méthode pour évaluer les agents IA dans le support client grâce à la génération de tests.

De nouvelles méthodes améliorent l'évaluation des tissus cardiaques pour de meilleures décisions de traitement.

Apprends les bases des réseaux de neurones et leurs applications dans différents domaines.

Cette étude présente BiMI pour améliorer les systèmes de récompense en apprentissage par renforcement.

Examiner de nouvelles méthodes et facteurs qui influencent les tendances du commerce mondial.

Ce benchmark évalue les menaces à la vie privée et les mécanismes de défense dans les modèles de PNL.

Les drones améliorent le travail d'équipe pour attraper des drones fuyards grâce à l'apprentissage AI.

Apprends comment le rééchantillonnage K-NN peut améliorer les stratégies de trading en utilisant des données historiques.

E2Tree améliore l'explicabilité dans les modèles d'ensemble, ce qui donne de meilleures infos sur les processus de décision.

Cette étude révèle comment les LLMs adaptent leur apprentissage grâce à des schémas d'attention.

Les petits modèles de langue changent la façon dont la techno fonctionne dans les appareils du quotidien.

Voici TFG, une méthode qui simplifie la génération conditionnelle dans plein d'applis différentes.

Explorer comment l'IA générative peut améliorer l'Internet des Véhicules Électriques.

ViolinDiff améliore le réalisme de la musique de violon générée par ordinateur.

Une nouvelle méthode améliore le regroupement des réseaux de neurones pour une meilleure compréhension.

Un aperçu de comment l'IA détecte et analyse la fraude en ligne.

DiaSynth crée des dialogues de haute qualité pour former efficacement des systèmes conversationnels.

MemFusionMap améliore la cartographie HD en temps réel en utilisant des infos des images précédentes.

Un nouveau cadre améliore la détection des faux résultats dans les modèles de langage en utilisant des données non étiquetées.

MathDSL simplifie la résolution de problèmes mathématiques pour les ordinateurs et améliore les outils éducatifs.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les smartphones reconnaissent les activités des utilisateurs.

Une nouvelle méthode améliore la performance des LLM tout en réduisant la complexité.

Ce cadre améliore la performance du modèle en s'attaquant aux données augmentées de mauvaise qualité.

De nouvelles méthodes distribuées améliorent le suivi des cibles tout en réduisant les coûts énergétiques.

Évaluer la performance de l'IA en utilisant l'analyse de survie pour sa fiabilité face aux défis.

De nouveaux algorithmes améliorent l'adaptabilité de l'apprentissage machine aux données dynamiques.

Explorer les pièges des modèles de langage dans l'interprétation des données.

Utiliser des simulations pour améliorer les processus d'intégration des nouveaux utilisateurs.

Une méthode pour modéliser efficacement des systèmes complexes tout en préservant les propriétés clés.

Utiliser la réalité virtuelle pour mesurer le stress et adapter la thérapie pour gérer l'anxiété.

De nouvelles méthodes automatisent la découverte des interactions dans des systèmes complexes.

Explorer les difficultés d'optimiser des fonctions non lisses non convexes et les limitations des algorithmes locaux.

Des chercheurs ont affronté des défis de recherche de données réelles à NeurIPS 2023.

Une méthode pour améliorer l'efficacité des modèles de langage avec de longs textes.