Informatique - Apprentissage automatique

FROND utilise le calcul fractionnaire pour améliorer les réseaux de neurones graphiques pour des données complexes.

Une nouvelle méthode pour garantir l'équité dans les décisions d'apprentissage automatique.

Améliorer l'apprentissage fédéré avec des structures hiérarchiques et une gestion intelligente des données.

Explorer l'utilisation responsable de la technologie de l'IA générative dans différents domaines.

Les CFEs guident les gens sur les actions à entreprendre pour améliorer des résultats défavorables.

Explorer comment les modèles d'IA apprennent la vraie causalité à partir de données diversifiées.

Une méthode pour aider les machines à identifier les changements visuels importants au fil du temps.

L'IA aide à créer des médicaments pour traiter des problèmes liés au cerveau en traversant la barrière hémato-encéphalique.

De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et la précision des prédictions des modèles linguistiques.

Optimiser les méthodes de génération de bruit pour améliorer la confidentialité des données dans les applications de streaming.

Un nouveau cadre améliore l'apprentissage par renforcement basé sur des modèles avec un contrôle adaptatif pour une meilleure prise de décision.

Cette étude présente des techniques de clustering en utilisant plusieurs couches d'informations.

Apprends comment une nouvelle méthode détecte efficacement les changements dans les flux de données.

Présentation d'Hippocrate, un cadre qui fait avancer les LLM médicaux grâce à l'accès ouvert et à la collaboration.

GRAF améliore les prévisions de performance pour les réseaux de neurones, augmentant l'efficacité et l'interprétabilité.

Utiliser des modèles avancés pour prévoir la profondeur de l'érosion des ponts pour une sécurité améliorée.

Une nouvelle approche révèle comment l'IA prédit les propriétés des matériaux de manière transparente.

ReNoise améliore l'édition d'images en affinant les techniques d'inversion pour une meilleure qualité.

T-Explainer offre des infos fiables sur les prédictions des modèles d'apprentissage automatique.

Combiner l'IA générative et le MoE améliore la communication entre véhicules, la sécurité et la prise de décision.

De nouvelles méthodes améliorent la création de réseaux synthétiques à partir de données limitées.

Une étude sur l'adaptation des LLM pour une génération efficace de notes cliniques.

Cet article parle de comment les transformeurs apprennent la structure du langage grâce à des méthodes d'entraînement.

Examiner les défis et solutions pour l'équité dans la prise de décision algorithmique.

Rad4XCNN fait le pont entre l'apprentissage profond et la radiomique pour des analyses médicales en IA plus claires.

Techniques pour améliorer l'apprentissage du modèle grâce à une meilleure utilisation des données d'entraînement.

Une nouvelle méthode améliore la détection de données inattendues dans les modèles d'apprentissage machine.

Cet article parle du rôle de l'apprentissage automatique dans l'amélioration des processus de fabrication additive.

Combiner différentes couches de données biologiques peut améliorer la compréhension des maladies et les traitements.

Une méthode pour augmenter la fiabilité des classifieurs contre la manipulation des données.

Ce papier présente FairGI, un cadre pour l'équité dans les réseaux de neurones graphiques.

Un aperçu des simulations sans maillage et leur intégration avec l'apprentissage automatique pour de meilleurs résultats.

Les chercheurs utilisent l'apprentissage semi-supervisé pour de meilleures prédictions sur les images médicales.

Une nouvelle méthode améliore la précision des prévisions de production d'énergie éolienne et solaire.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la précision de l'entraînement SVM avec de gros ensembles de données.

Cette recherche simplifie la preuve de convergence pour l'apprentissage TD avec approximation linéaire des fonctions.

Une nouvelle approche améliore la clarté du dosage de la warfarine et les soins aux patients.

Cet article explore les problèmes et les récentes avancées dans les techniques de fusion multimodale.

Une méthode pour entraîner des robots à des tâches complexes tout en garantissant la sécurité.

Découvrez comment FedCRL améliore l'apprentissage machine tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.