Informatique - Apprentissage automatique

Une nouvelle approche pour renforcer la sécurité dans les réseaux sans fil militaires.

Équilibrer la vie privée des utilisateurs et la prise de décision en IA avec des techniques de confidentialité différentielle.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions d'énergie solaire grâce à l'intégration des données satellite.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité dans les tâches d'optimisation multi-objectifs.

Une nouvelle méthode pour améliorer les simulations de détecteurs de particules en utilisant une mémoire efficace et un traitement rapide.

Les machines Tsetlin sur FPGA améliorent l'apprentissage en temps réel avec une faible consommation d'énergie.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse de l'activité cérébrale en utilisant l'apprentissage automatique et les données d'IRMf.

SnapFusion permet de créer rapidement des images à partir de texte sur des appareils mobiles.

Un aperçu des choix clés de mise en œuvre dans les algorithmes RL hors ligne.

Une nouvelle méthode améliore la qualité des textes générés par machine grâce à un réajustement efficace.

Exploiter l'apprentissage machine pour améliorer la stabilité des systèmes électriques après des perturbations.

Explorer de nouvelles méthodes pour améliorer les compétences sociales des modèles de langage IA.

Explore les problèmes clés qui affectent la performance des GNN dans les tâches de prédiction de liens.

Voici BitE, un modèle qui améliore l'optimisation des requêtes dans les bases de données grâce à l'apprentissage par ensemble.

MuZero combine l'apprentissage profond et l'apprentissage par renforcement pour des décisions plus intelligentes.

Un nouveau système améliore la qualité des images en fusionnant les données de caméras événementielles avec des images floues.

Un nouveau dataset vise à affiner les évaluations de détection OOD en éliminant la contamination ID.

i-Code V2 intègre la vision, le langage et la parole pour des réponses AI améliorées.

Des recherches montrent comment les Automates Cellulaires Neuronaux peuvent reproduire et muter des motifs au fil du temps.

Une nouvelle méthode pour évaluer la précision de détection des erreurs dans les documents financiers.

Les outils modernes améliorent les autoencodeurs variationnels structurés, les rendant plus simples et plus efficaces.

Une nouvelle méthode pour identifier efficacement les erreurs de classification dans les modèles d'apprentissage machine.

Une nouvelle méthode relie la classification et l'extraction d'informations clés pour un traitement de documents plus efficace.

Cet article parle de l'effondrement de classe et de la suppression des caractéristiques dans l'apprentissage contrastif.

Une étude sur l'utilisation de modèles avancés pour prédire les complications chirurgicales.

Cette critique examine la résilience de l'apprentissage non supervisé face aux attaques adversariales.

Une nouvelle approche pour mesurer la divergence des données améliore les applications de machine learning.

Une nouvelle fonction de perte améliore la vitesse et la précision de la recherche d'images.

Ce papier parle de l'utilisation du transfert de représentation pour entraîner des modèles de manière efficace avec peu de données.

Une collection de sons respiratoires aide à identifier les cas de COVID-19.

OTW propose une alternative plus rapide à DTW pour comparer des données de séries temporelles.

Une méthode pour améliorer l'adaptabilité des systèmes de contrôle en utilisant l'apprentissage par transfert basé sur des modèles.

Une enquête révèle des avis sur la première Conférence sur l'Apprentissage des Graphes.

Cet article examine les attaques d'inférence d'attributs sur les GNN et leur impact sur la vie privée.

Présentation d'une méthode pour améliorer l'efficacité mémoire dans les systèmes d'apprentissage continu.

Une nouvelle approche simplifie l'analyse du mouvement vidéo pour les visages et les voitures.

Un nouveau modèle améliore la vérification des locuteurs grâce à des techniques efficaces.

ShaRP permet aux utilisateurs de contrôler les formes de clusters de données pour une meilleure analyse visuelle.

Un nouveau test évalue comment les machines apprennent des mots comme les enfants.

Comment la structure des données façonne la conception des réseaux de neurones pour de meilleures performances.