Informatique - Apprentissage automatique

Présentation de PriorBand, une méthode pour simplifier l'optimisation des hyperparamètres en apprentissage profond.

La recherche met en avant une méthode pour améliorer la performance des RIS dans des environnements changeants.

Découvre comment l'apprentissage profond bayésien améliore la précision et la fiabilité des prédictions.

Une nouvelle méthode améliore le design des molécules ressemblant à des médicaments.

Combiner la chirurgie DNN et le edge computing booste les capacités de traitement des appareils mobiles.

Un aperçu de comment la collaboration sur les données peut améliorer les résultats de recherche.

Cette approche offre une meilleure précision et robustesse pour estimer les paramètres dans les équations différentielles ordinaires.

Une nouvelle méthode améliore les systèmes de recherche et de recommandation en se concentrant sur les préférences des utilisateurs.

Cette étude évalue l'efficacité des méthodes XAI en imagerie médicale.

Atteindre une grande précision dans la classification d'images avec un modèle ResNet compact.

Une étude des trajets en taxi à Chicago révèle la connectivité des quartiers et les tendances de voyage.

De nouvelles approches dans les algorithmes de boosting améliorent la précision et gèrent bien le bruit.

La plateforme FLGo simplifie l'apprentissage fédéré pour les chercheurs avec des outils flexibles.

LaDID aide à comprendre le comportement des systèmes à partir des données sans avoir besoin de modèles détaillés.

Un nouveau cadre améliore l'augmentation des données pour une meilleure détection des anomalies.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la fiabilité en imagerie 3D grâce aux flux normalisateurs conditionnels.

Une nouvelle méthode pour détecter les fausses infos grâce à une analyse ciblée.

Une approche efficace pour les petits ensembles de données en vision par ordinateur sans perdre d'infos clés.

La détection d'intrusions auto-supervisée offre des améliorations de sécurité en temps réel pour les systèmes IoT.

ABCD améliore la précision de détection de changement dans les flux de données haute dimension.

De nouvelles techniques améliorent le regroupement des sujets dans des ensembles de données complexes.

Des algos innovants améliorent la prise de décision dans des environnements complexes avec des contraintes.

Combiner l'apprentissage profond et les arbres de décision pour des modèles de récompense interprétables.

Une nouvelle approche améliore la performance des modèles sur des classes rares dans des jeux de données déséquilibrés.

Un aperçu du rôle de la symétrie dans les cristaux et ses utilisations pratiques.

Cet article explore le grokking et ses effets sur l'entraînement des réseaux de neurones.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation de la rugosité dans les images SAR pour une meilleure analyse.

Apprends à faire la différence entre de vraies relations et des variations trompeuses dans les données.

Les avancées dans la génération de molécules avec de nouvelles méthodes de calcul sont en train de transformer la découverte de médicaments.

Les avancées technologiques permettent de créer des visages humains faux super réalistes.

Ce papier parle de l'importance de l'équité dans les systèmes de prise de décision automatisés.

De nouvelles méthodes améliorent l'apprentissage à partir des données existantes dans l'apprentissage par renforcement hors ligne.

Apprends comment les bandits contextuels simplifient la prise de décision pour de meilleures recommandations.

Un nouveau modèle améliore la précision dans la conception d'anticorps grâce à de meilleures prévisions de structure des CDR.

Examiner l'équité dans les systèmes d'IA et leur impact sur la prise de décision.

Ce document souligne l'importance des métriques d'évaluation explicables en traduction automatique.

DOF-ID renforce la détection des menaces sans compromettre la confidentialité des données.

Voici PERM, une méthode pour améliorer les expériences d'apprentissage pour les robots et les humains.

Examen de l'intersection entre la génération d'images par IA et les risques de copyright.

Un aperçu de l'apprentissage sûr avec plusieurs agents dans des environnements contraints.