Informatique - Apprentissage automatique

RLBoost utilise l'apprentissage par renforcement profond pour améliorer l'évaluation de la qualité des données pour les modèles d'IA.

Une nouvelle méthode qui améliore la transparence des décisions de l'IA sans sacrifier la précision.

Techniques pour améliorer les performances du modèle face à des conditions d'image variées.

Un aperçu des stratégies pour améliorer les processus d'entraînement des GAN.

Une méthode pour identifier les erreurs dans les modèles d'apprentissage automatique en utilisant des ensembles d'attention.

Les chercheurs améliorent les modèles de langage en utilisant des réseaux épars et des Mélanges d'Experts pour de meilleures performances.

Graph U-Net améliore l'imagerie EIT grâce à une précision et une rapidité accrues.

La technologie de détection de regard révèle des infos sur le comportement humain et améliore l’expérience utilisateur.

Une méthode pour interpréter les décisions de l'IA en utilisant la topologie et la géométrie.

Des recherches montrent que l'entraînement multi-tâches améliore l'analyse cérébrale en utilisant des données fMRI musicales.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité de l'entraînement et la performance des modèles en utilisant la perte IKL.

Une nouvelle méthode améliore la prise de décision dans des systèmes distribués avec une communication limitée.

Une nouvelle approche utilise des indices de clustering pour une sélection de modèles plus rapide en science des données.

Un aperçu de l'impact de l'apprentissage fédéré sur la vie privée et l'équité.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité de l'apprentissage profond grâce à une meilleure évaluation de l'incertitude.

Une nouvelle méthode améliore la création de vidéos à partir de texte avec plus de contrôle et de qualité.

Des recherches montrent comment les mutations influencent les prédictions de forme des protéines par l'IA.

Un aperçu de comment les réseaux de neurones peuvent approximer des solutions à des équations complexes.

CWoLa propose une nouvelle méthode pour identifier les courants d'étoiles dans la Voie lactée.

Découvre comment l'embeddding de réseau simplifie les relations complexes dans différents domaines.

Une nouvelle méthode utilise des retours synthétiques pour un meilleur accord de l'IA avec les valeurs humaines.

Découvrez la méthode Deep Energy Twin pour améliorer l'efficacité énergétique des bâtiments.

La régression symbolique permet une analyse de données efficace sur des FPGA pour la physique des hautes énergies.

Une nouvelle méthode améliore les modèles d'apprentissage profond contre les attaques d'images cachées.

Les chercheurs bossent sur le lien entre les mots et les objets du monde réel pour que les machines comprennent mieux.

WeiAvg améliore l'apprentissage fédéré en mettant l'accent sur la diversité des données tout en protégeant la vie privée.

Examiner les champs de diffusion manifolds et leur impact sur la modélisation de données complexes.

Combiner plusieurs types de données améliore la précision de l'évaluation des véhicules.

Une nouvelle approche pour modéliser des relations hiérarchiques complexes dans les données.

SBMI simplifie la sélection de modèles et l'analyse grâce à des simulations informatiques et des réseaux de neurones.

De nouvelles méthodes améliorent notre façon de repérer des motifs inhabituels dans les données.

Une nouvelle méthode améliore la récupération des données à partir d'états quantiques affectés par le bruit de Pauli.

Un regard plus proche sur les CNN et leur fonctionnement interne à travers la matrice Hessienne.

Cette étude évalue les modèles de langage sur les relations graduées entre les entités nommées.

Un nouvel algorithme pour gérer l'optimisation dans le simplexe de probabilité de manière efficace.

Un nouveau cadre améliore la sécurité des modèles linguistiques contre la manipulation de données nuisibles.

AWRTRD améliore l'analyse des tenseurs pour de grands ensembles de données complexes.

Examinons le clash entre l'IA générative et les lois sur le droit d'auteur.

Une nouvelle méthode améliore le texte alternatif des images sur Twitter, aidant les utilisateurs malvoyants.

Des améliorations innovantes visent à accélérer les TNN tout en gardant leur efficacité pour traiter de longues séquences.