Informatique - Apprentissage automatique

Apprends comment le CME et la compression améliorent les prédictions à partir de données complexes.

Explorer une nouvelle méthode pour collecter des données de manière sécurisée dans l'évaluation des politiques.

Explorer comment les LLMs utilisent le raisonnement pour s'attaquer à des tâches complexes.

Ce boulot montre comment différents facteurs s'influencent les uns les autres dans des systèmes complexes.

Des tests récents montrent que les LLM ont des faiblesses en raisonnement simple malgré leurs bons scores aux benchmarks.

Une nouvelle approche pour renforcer les GNN face au bruit et aux attaques.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'entraînement des GNN en utilisant l'Alignement de Retour Direct.

Une nouvelle méthode améliore la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement grâce à des prédictions conditionnelles d'action.

Une nouvelle méthode génère des sons uniques à partir de texte en utilisant un synthétiseur simple.

Explore les défis de la vie privée posés par les attaques par inférence dans les modèles d'apprentissage automatique.

S'attaquer aux défis de gestion de l'électricité face à l'augmentation des menaces d'incendies de forêt.

Découvre comment MetaMixer transforme l'efficacité et l'adaptabilité des modèles.

Une nouvelle méthode pour mieux comprendre la dynamique d'entraînement des RNN.

Une étude présente CloudSense pour identifier les nuages producteurs de pluie dans les Ghats occidentaux en utilisant des données radar.

Un nouveau cadre améliore la précision des prédictions et la confidentialité des données dans l'apprentissage fédéré.

Cet article parle de l'utilisation de politiques symboliques dans les systèmes de contrôle via la programmation génétique.

Cet article parle des méthodes pour vérifier les réseaux de neurones dans des tâches d'atteinte-évitation.

La recherche met en avant l'application de l'apprentissage automatique dans l'étude des mutations protéiques et des propriétés moléculaires.

Croissant-RAI améliore la qualité des données et leur utilité pour les applis d'IA.

Les outils d'IA remettent en question l'apprentissage traditionnel et soulèvent des inquiétudes sur la triche dans les écoles.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité dans le traitement des demandes pour les LLMs.

Un cadre pour mesurer et améliorer l'incertitude dans les modèles de génération d'images.

Un nouveau benchmark améliore les méthodes d'optimisation multi-objectifs hors ligne dans différents domaines.

La recherche met en avant le rôle des modèles de diffusion dans l'amélioration de l'exactitude de la rétrosynthèse.

Un nouveau modèle qui simplifie la découverte de médicaments en générant des molécules de manière efficace.

Présentation d'un cadre universel pour les mesures de netteté en apprentissage automatique.

Une étude sur le réglage des agents de contrôle informatique pour améliorer la performance des tâches.

PANDA améliore les réseaux de neurones graphiques en renforçant le flux d'infos sans changer la structure du graph.

Une nouvelle méthode pour éditer les modèles de langage efficacement tout en gardant la performance.

Explorer comment les agents peuvent adapter les compétences acquises à de nouvelles tâches en utilisant des générateurs de politiques.

Une nouvelle méthode améliore la génération de code pour des langages de programmation spécialisés.

La technologie REST améliore la détection des crises en temps réel grâce à l'analyse EEG.

Présentation de nouvelles méthodes pour améliorer les processus d'oubli dans les modèles d'apprentissage contrastif.

Le dataset synthétique Hi5 améliore la reconnaissance des poses de mains avec des images variées.

Cette étude examine comment l'IA prédit le sentiment en utilisant des caractéristiques déroutantes.

Saturn améliore la découverte de médicaments en générant efficacement des molécules efficaces pour le traitement.

Un aperçu des CNN et des ViT dans la reconnaissance d'images de mode.

Cette recherche améliore les GNN en adaptant les filtres pour différents modèles de nœuds.

Améliorer la performance des DNN grâce à des méthodes d'échantillonnage de données efficaces.

Explore comment les LLM font de l'addition en utilisant des techniques mathématiques uniques.