Informatique - Apprentissage automatique

M3Net améliore la segmentation LiDAR pour les voitures autonomes en intégrant des ensembles de données et des capteurs variés.

Une nouvelle méthode transforme les styles artistiques en utilisant des images appariées.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage des robots en combinant des modèles de langage et l'apprentissage par renforcement.

Une analyse de comment la Représentation de Signification Abstraite impacte la performance des LLM sur différents tâches.

Examiner les avantages de combiner différents types de données en apprentissage automatique.

L'étude met en lumière les difficultés à trouver des différences cérébrales liées à l'autisme.

Explorer des moyens d'améliorer la créativité des machines grâce à la créativité computationnelle.

Un aperçu de la prise de décision dans les problèmes de bandits combinatoires.

Un aperçu de comment l'IRM améliore la généralisation de l'apprentissage automatique à travers différents environnements.

Découvrez comment les nouveaux modèles améliorent les prévisions dans les fusions et acquisitions.

Une méthode pour entraîner des agents à suivre des règles tout en maximisant les récompenses.

Une approche flexible pour évaluer des politiques avec des données limitées et des incertitudes de politique de journalisation.

Une nouvelle méthode améliore les modèles d'apprentissage automatique pour les prédictions des phénomènes de transport.

Découvre une nouvelle méthode pour une recherche d'architecture neurale efficace grâce à des évaluations basées sur des graphes.

Une nouvelle méthode d'entraînement améliore la capacité des réseaux de neurones à évaluer l'incertitude.

Un nouveau cadre améliore la performance des modèles avec un minimum de données utilisateur.

CoBFormer équilibre l'attention locale et globale pour améliorer le traitement des graphes.

L'apprentissage fédéré fait face à de nouvelles attaques par empoisonnement, menaçant la sécurité des technologies de conduite autonome.

tLaSDI fusionne la thermodynamique et l'apprentissage automatique pour modéliser des systèmes dynamiques complexes.

Une nouvelle méthode améliore le traitement du son grâce à l'accord automatique des réseaux de retard de feedback.

Présentation du Q-value Shaping pour améliorer la coopération entre agents autonomes.

Une nouvelle méthode pour résoudre le modèle BGK en utilisant des réseaux de neurones.

Un aperçu de la planification des jobs sans connaître leur taille.

COPAL améliore les modèles de langage pour une meilleure adaptation sans avoir besoin de les réentraîner.

Découvre comment les PINNs mélangent l'apprentissage machine et la physique pour résoudre des problèmes complexes.

Cette approche améliore l'analyse des images satellites en réduisant les besoins de labellisation.

Une nouvelle méthode améliore l'évaluation de la parole en utilisant des enregistrements entiers.

Une nouvelle approche du caching offre de meilleures performances dans des environnements dynamiques.

Importance de se concentrer sur les données tabulaires pour les avancées en apprentissage automatique.

Une nouvelle approche utilise l'IA pour simplifier le tagging des rapports financiers.

Ce modèle améliore la précision dans le classement des données diverses des capteurs IoT.

Apprends comment l'apprentissage par quelques exemples transforme l'analyse des données biomédicales dans le domaine de la santé.

L'apprentissage automatique améliore la précision et l'adaptabilité du GNSS dans des environnements difficiles.

Le cadre CALRec améliore les recommandations en utilisant des grands modèles de langage et des données séquentielles.

Découvre NEON, une méthode qui améliore la quantification de l'incertitude en apprentissage automatique.

Des modèles avancés pourraient aider les managers de Fantasy Premier League à faire de meilleurs choix d'équipe.

La recherche met en avant de nouvelles méthodes pour créer des données énergétiques synthétiques en utilisant des métadonnées.

Un nouveau cadre qui améliore les prédictions en utilisant des principes cognitifs et un poids de précision.

Explorer des neurones spécialisés conçus pour des tâches spécifiques dans des réseaux artificiels.

Une nouvelle méthode améliore la précision des simulations de collisions de particules.