Informatique - Apprentissage automatique

La recherche propose des façons innovantes d'identifier la douleur chronique en utilisant des données sur l'activité cérébrale.

Un cadre pour améliorer l'apprentissage en ligne en minimisant le regret de décision.

GIDS optimise l'entraînement de graphes à grande échelle pour plus d'efficacité et de rapidité.

Une nouvelle approche améliore l'identification de la langue parlée en utilisant l'apprentissage auto-supervisé et des étiquettes.

Une nouvelle approche améliore l'apprentissage machine avec des paires positives sémantiques.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation de la distribution du poids dans les réseaux de neurones bayésiens.

Apprends comment la structure améliore la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement.

Cette étude passe en revue l'efficacité de l'apprentissage automatique pour dénicher les vulnérabilités logicielles grâce à des tests de données modifiés.

Découvrez comment FGL protège la vie privée des données tout en améliorant les modèles d'apprentissage automatique.

Examen du rôle des LLMs dans la prévision des prix des actions et l'amélioration des insights du marché.

Explorer le cadre de classement de confiance pour de meilleures prévisions publicitaires.

Une étude qui évalue les modèles de langage IA dans la résolution de problèmes de maths élémentaires.

Explorer comment la matrice Hessienne influence les frontières de décision des réseaux de neurones et la généralisation.

Une nouvelle pile logicielle booste les performances des modèles de langage basés sur les Transformers dans les applications du quotidien.

Une nouvelle politique renforce les stratégies pour une prise de décision efficace dans le budget.

Exploration des ε-couvertures pour des requêtes efficaces dans l'analyse de données haute dimension.

Présentation de SANGEET, un jeu de données complet sur la musique classique hindoustanie.

SARC accélère l'apprentissage dans les algorithmes acteur-critique pour une meilleure prise de décision.

Une nouvelle méthode améliore la sélection des caractéristiques dans des systèmes complexes.

L'apprentissage fédéré améliore le NLP médical tout en protégeant la vie privée des patients.

Un nouvel algorithme garantit la sécurité dans l'apprentissage par renforcement sous contraintes.

Apprends comment les réseaux de tenseurs peuvent simplifier des données complexes en apprentissage automatique.

Une étude introduit du bruit dans l'entraînement pour compresser les réseaux de neurones tout en gardant la performance.

Un aperçu pour améliorer la vitesse du VFL tout en garantissant la confidentialité des données.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les modèles apprennent des transformations de données.

FP-IRL mélange la physique avec IRL pour révéler les motivations des agents dans des systèmes complexes.

Améliorer comment les systèmes de reconnaissance vocale estiment le timing des mots pour plus de précision.

Omega améliore les stratégies dans les jeux stochastiques en utilisant efficacement les données passées.

Cet article parle de méthodes pour améliorer l'équité en apprentissage automatique en corrigeant le bruit des étiquettes.

Découvrez comment Pb-Hash améliore la gestion des données et l'efficacité dans différents domaines.

Une nouvelle approche pour améliorer la génération de texte à partir de données structurées.

Une nouvelle méthode améliore la précision du suivi de la fréquence cardiaque tout en économisant la batterie.

Explorer le rôle des méthodes de noyau pour améliorer les méthodes d'apprentissage par renforcement.

Une nouvelle méthode pour analyser les données de qualité de l'électricité sans avoir besoin d'énormément d'étiquettes.

Un aperçu des avancées et des défis des voitures autonomes.

Un outil en ligne améliore la représentation visuelle des flux de travail chirurgicaux et des défis.

Un nouveau générateur de données synthétiques aide à l'analyse du comportement humain grâce à des ensembles de données réalistes.

L'apprentissage automatique améliore la précision des GNSS, surmontant les défis liés à la sélection des signaux.

Une étude sur les dialectes des langues sinitiques en utilisant des techniques avancées d'apprentissage automatique.

Combiner l'apprentissage fédéré et la blockchain renforce la confidentialité des données dans les modèles collaboratifs.