Cet article parle des ensembles en ligne d'expansions de bases pour améliorer l'apprentissage automatique.
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La science de pointe expliquée simplement
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Un nouvel algorithme améliore l'apprentissage dans des environnements contraints en utilisant l'échantillonnage postérieur.
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FedGELA s'attaque aux défis de l'apprentissage fédéré avec des données partiellement disjointes par classe.
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Cette méthode améliore l'exactitude du modèle en s'attaquant aux biais dans les phénomènes physiques.
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Exploiter l'apprentissage par renforcement pour optimiser la planification des tâches en utilisant les techniques de l'indice de Gittins.
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Une nouvelle méthode pour réduire la polarisation tout en préservant l'engagement des utilisateurs.
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Une nouvelle méthode pour l'apprentissage fédéré qui s'attaque aux défis de l'apprentissage continu.
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Examiner comment les choix d'action influencent les agents RL dans des tâches spatiales.
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Une nouvelle approche améliore l'apprentissage des robots à partir de démonstrations passées en utilisant des données contrefactuelles.
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Une nouvelle méthode renforce la fiabilité des réseaux de neurones dans des applications critiques.
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FedLESAM s'occupe des problèmes de données dans l'apprentissage fédéré pour de meilleures performances des modèles.
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Une nouvelle approche pour le débruitage d'images en utilisant des techniques d'apprentissage auto-supervisé.
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Un aperçu de comment DNO améliore la génération d'images selon les préférences des utilisateurs.
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Les techniques d'apprentissage automatique améliorent l'analyse des données dans les expériences de physique des particules.
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Le Dynamic Line Rating optimise la capacité des lignes électriques en utilisant des données météo locales.
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Explorer le processus d'apprentissage et les applications des automates finis déterministes.
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Cet article parle de la minimisation de la netteté inspirée du domaine pour une meilleure adaptation du modèle.
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Cette approche simplifie et améliore la reconstruction des réseaux dans divers domaines.
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Présentation d'une méthode innovante pour détecter des anomalies dans des patterns de données complexes.
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Un nouvel algorithme améliore la récupération d'images à partir de données limitées.
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Un aperçu de l'inférence basée sur la simulation et de ses applications dans la recherche.
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Une étude révèle de nouvelles techniques pour l'apprentissage continu dans des environnements complexes.
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Une nouvelle méthode améliore l'évaluation des modèles d'apprentissage par renforcement avec des politiques déterministes.
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Une nouvelle méthode pour évaluer le biais dans les modèles de langage vise à obtenir des réponses AI plus justes.
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Une nouvelle méthode pour l'apprentissage continu dans les systèmes d'IA qui améliore la rétention des connaissances.
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De nouvelles méthodes améliorent la qualité et la diversité dans la collecte de données scientifiques.
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Explorer comment la dynamique chaotique peut améliorer les réseaux de neurones profonds en intelligence artificielle.
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Explorer des méthodes pour sécuriser les infos des patients dans la recherche clinique.
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Une nouvelle méthode pour améliorer l'efficacité des modèles de langue et réduire les coûts.
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Explorer l'impact de la mémoire à long terme sur les agents conversationnels.
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De nouvelles méthodes améliorent les stratégies pour la prise de décision complexe dans les jeux à somme nulle.
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Cette étude teste les LLM pour révéler leurs faiblesses en compréhension et en raisonnement.
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Deux nouvelles approches améliorent la fiabilité dans l'évaluation des explications des modèles d'IA.
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Une nouvelle méthode combine les RBM, les DNN et les RBF pour résoudre efficacement des PDE paramétriques.
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Une revue des méthodes d'analyse de réseau pour lutter contre le blanchiment d'argent.
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Explorer comment les robots peuvent mieux comprendre et expliquer les conversations avec les gens.
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MAP-Neo vise la transparence et la performance dans la modélisation du langage IA.
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Cet article examine les défis dans la recherche en ML et propose des améliorations pour la fiabilité.
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Cet article parle de nouvelles méthodes pour surveiller l'activité du cœur et du cerveau.
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Une nouvelle méthode améliore la communication dans le traitement des données graphiques.
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