Informatique - Apprentissage automatique

Un aperçu des techniques pour analyser des données de séries temporelles catégorielles.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage des équations complexes en utilisant des réseaux de neurones informés par la physique.

Explore la signification et les outils pour analyser des données de séries chronologiques ordinales.

Les autoencodeurs aident les scientifiques à gérer efficacement des problèmes inverses à grande échelle.

Présentation des mesures de distance pour un clustering efficace des données de séries temporelles ordinales.

Les modèles de machine learning aident à trouver des bugs dans la programmation concurrente pour une meilleure sécurité des logiciels.

Une nouvelle approche pour fixer les prix des options financières en utilisant des techniques quantiques.

Les chercheurs trouvent que le bon équilibre de communication est crucial pour la performance des modèles en FL.

Une étude combine XGBoost et CBR pour améliorer les prévisions de retard de vol.

Les modèles proxy non-autoregressifs améliorent les évaluations de données sans générer la sortie complète.

Deux modèles quantiques améliorent l'efficacité et la précision de la classification d'images.

Une nouvelle méthode combine l'apprentissage auto-supervisé et l'apprentissage actif pour une reconnaissance d'activités efficace.

Cet article parle d'un nouveau cadre qui améliore les capacités des GNN pour l'analyse de graphes complexes.

Cette méthode utilise des données audio et visuelles pour résumer les vidéos de manière efficace.

Une nouvelle méthode améliore la précision de l'analyse de code tout en réduisant les besoins en ressources.

Apprends comment Tensor PCA simplifie l'analyse des données en haute dimension de manière efficace.

Explore les défis de sécurité et de vie privée de la technologie des assistants vocaux.

Nouveau cadre améliore la performance des modèles de langage avec un accès ciblé aux connaissances.

Un aperçu des métriques pour évaluer la performance de détection d'anomalies.

Combiner les données LiDAR et de la caméra améliore les performances et la sécurité des robots de course.

Apprends comment le lissage aléatoire renforce l'apprentissage automatique contre les attaques adversariales.

Cet article examine les préoccupations liées à la vie privée dans les modèles de langage et propose des méthodes pour y remédier.

Les robots améliorent l'efficacité en prédisant les coûts des tâches et en gérant mieux les corvées à la maison.

Un aperçu de comment le préconditionnement par gradient améliore l'efficacité de l'entraînement des modèles.

Examiner la prise de décision dans les problèmes de bandit manchot avec des limites de communication.

Examiner comment les solveurs numériques impactent la performance des RNN dans le diagnostic de pannes.

Une nouvelle approche améliore KNN pour une meilleure classification des données.

Cet article examine comment les tâches auxiliaires améliorent l'efficacité de l'apprentissage machine.

Un nouveau modèle améliore la segmentation des documents en utilisant des techniques de transformateur avancées.

Une nouvelle méthode d'entraînement améliore la précision et la robustesse des réseaux de neurones face à des entrées modifiées.

Améliorer les modèles de reconnaissance vocale pour le suisse allemand en utilisant des techniques avancées et des ensembles de données.

Une nouvelle méthode améliore l'optimisation des hyperparamètres grâce à des approches multi-objectifs.

Une étude explore comment les données mobiles aident à comprendre les hallucinations verbales auditives.

FedPDD améliore les systèmes de recommandation tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.

L'apprentissage fédéré protège la vie privée tout en améliorant les applications de mobilité.

Une nouvelle méthode améliore les GNN, s'attaquant à l'oversmoothing et boostant les performances.

Une nouvelle méthode améliore la représentation des données topologiques pour l'apprentissage automatique.

Présentation de Virus2Vec, une méthode pour classifier les virus plus rapidement sans alignement.

HP-CDE modélise précisément les séquences d'événements en utilisant des équations différentielles contrôlées.

EdgeNet vise à améliorer les enchères publicitaires en ligne grâce à une technologie avancée et à l'utilisation de données.