Informatique - Apprentissage automatique

Cet article parle des défis de mesure quand on utilise l'apprentissage automatique sur des données physiques.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de bâtiments 3D détaillés pour diverses applications.

Les techniques d'apprentissage automatique peuvent améliorer le processus de diagnostic de l'anémie.

Cette recherche met en avant le besoin de métriques communes pour prévoir les mouvements de groupes.

Une méthode permettant aux robots d'apprendre des tâches à partir de vidéos de personnes.

Présentation d'une méthode pour une classification efficace des séries temporelles utilisant la technique LLT.

Découvre comment les modèles pré-entraînés améliorent la technologie de reconnaissance des émotions dans la voix.

Une méthode pour une multiplication matrice-vecteur efficace dans les réseaux de neurones équivariants par groupe.

Une nouvelle façon de comprendre la dynamique du glucose pour le soin du diabète.

Apprends comment les agents RL peuvent s'adapter efficacement aux changements soudains.

Explorer le rôle de la théorie des catégories dans l'amélioration de la conception des réseaux de neurones.

Un nouveau cadre améliore la reconnaissance d'actions à partir de vidéos limitées.

Le cadre XMI-ICU aide à prédire la mortalité des patients ayant subi une crise cardiaque en soins intensifs.

XTab améliore l'apprentissage machine pour des ensembles de données tabulaires variés, rendant les modèles plus flexibles.

Minimiser le regret dans les systèmes de contrôle influencés par des événements aléatoires.

Ce cadre clarifie les définitions et les processus dans l'IA explicable.

Examiner comment les avis divergents sur l'étiquetage du langage impactent la compréhension.

Un outil améliore l'extraction d'infos médicales à partir de conversations.

Comprendre le D-SVM et son rôle dans l'apprentissage automatique distribué.

Cet article parle d'améliorer les processus gaussiens en utilisant des réseaux de neurones et des caractéristiques d'induction sphériques.

MUDiff combine des données 2D et 3D pour un meilleur design moléculaire.

Examiner comment les modèles de deep learning peuvent produire des résultats inattendus suite à de petits changements dans les entrées.

Une nouvelle méthode pour sélectionner des caractéristiques améliore la précision des modèles dans des environnements de données changeants.

Des recherches montrent que c’est galère de suivre la pression artérielle avec la technologie portable.

Le nouvel algorithme triFastSTMF améliore l'analyse de données grâce à la tri-factorisation dans des semi-anneaux tropicaux.

Une nouvelle méthode pour des attaques backdoor discrètes sur des réseaux neuronaux profonds.

Une nouvelle méthode améliore le suivi des connaissances en révélant les relations entre les compétences.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'ajustement des hyperparamètres pour les modèles d'apprentissage profond.

Un nouveau modèle combine des données audio et texte pour améliorer la précision de la reconnaissance vocale.

Une nouvelle méthode pour améliorer la gestion des ressources en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore le clustering en éliminant les centroids et en intégrant plusieurs vues de données.

Une nouvelle approche améliore les tests KSD pour détecter des différences subtiles dans les distributions.

Une nouvelle approche pour traiter de grandes quantités de données améliore l'efficacité des modèles d'IA.

Explorer le potentiel et les méthodes des Réseaux de Flux Génératifs dans l'échantillonnage.

La recherche améliore la détection d'allumage pour les combustibles solides en utilisant l'imagerie et l'apprentissage automatique.

Examiner l'anonymat k et les données synthétiques pour la vie privée et la consommation d'énergie dans l'IA.

De nouveaux modèles d'IA améliorent les prévisions du comportement des ondes sismiques dans des environnements géologiques complexes.

Cet article examine l'efficacité des explications générées par l'IA pour les utilisateurs.

Explorer des approches hybrides pour une meilleure résolution de problèmes dans la navigation de labyrinthe en utilisant l'informatique quantique.

Un nouveau cadre vise à réduire les biais dans l'IA en santé pour des résultats équitables.