Informatique - Apprentissage automatique

Ce papier parle d'améliorer les modèles pré-entraînés dans le domaine des graphes en utilisant SUPT.

Une méthode pour améliorer la classification des données en utilisant des techniques de régularisation.

GFlowNets améliorent la précision d'échantillonnage à partir de distributions discrètes complexes.

Une nouvelle méthode aide à visualiser la progression des maladies pour améliorer les soins aux patients.

Avancées dans le suivi de la santé animale grâce à des technologies à faible énergie.

Une étude présente un nouveau modèle pour estimer les niveaux de pollution de l'air à l'échelle mondiale.

Une nouvelle méthode améliore les performances des modèles en apprentissage fédéré tout en protégeant la vie privée.

BICauseTree propose des méthodes transparentes pour estimer les effets causaux dans différents domaines.

Une étude sur la fiabilité et l'incertitude dans les grands modèles de langage.

Une nouvelle approche améliore l'apprentissage contrastif grâce à des mesures de divergence variées.

Combiner l'apprentissage fédéré avec des techniques de confidentialité protège les données sensibles tout en entraînant des modèles.

Cette étude se concentre sur l'amélioration des méthodes d'apprentissage continu dans les tâches sémantiques en 3D.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et l'efficacité du rendu 3D.

Une méthode qui combine des LLM et des modèles additives neuronaux pour aider à améliorer la précision des diagnostics.

Une nouvelle méthode réduit les coûts de communication dans l'optimisation distribuée pour les appareils connectés.

De nouvelles méthodes en apprentissage fédéré protègent contre les attaques tout en préservant la vie privée des données.

Une méthode pour améliorer la mémoire de l'IA en équilibrant l'apprentissage des infos nouvelles et anciennes.

Une nouvelle méthode améliore l'adaptabilité de l'IA en équipe en diversifiant les comportements d'entraînement.

De nouveaux algorithmes améliorent les stratégies d'allocation des ressources sous contraintes budgétaires.

Un aperçu approfondi sur pourquoi les transformateurs galèrent avec les fonctions sensibles.

Cette étude décrit des méthodes pour évaluer la génération de dialogues en termes de diversité et de qualité.

De nouveaux modèles de mémoire améliorent l'efficacité des processus d'entraînement en apprentissage par renforcement.

Cette étude améliore les modèles de texte en intégrant des détails de mise en page pour une meilleure compréhension des documents.

Efforts pour améliorer les systèmes de reconnaissance vocale pour l'arabe tunisien et le code-switching.

Une nouvelle approche pour évaluer et comparer les algorithmes de RecSys en utilisant des jeux de données variés.

Des méthodes innovantes visent à adapter la création musicale aux préférences des utilisateurs.

BioMistral vise à faire avancer le traitement des langues dans le secteur de la santé avec une technologie open source.

MIM-Refiner améliore la performance du modèle MIM grâce à un apprentissage des caractéristiques affiné.

Examiner l'impact de l'IA et du raisonnement causal sur l'avenir des systèmes sans fil.

Cet article examine les menaces à la vie privée dans les méthodes d'apprentissage décentralisé et les tactiques des attaquants potentiels.

Une nouvelle approche de l'apprentissage par renforcement prend en compte les changements environnementaux causés par les actions de l'agent.

SpLiCE aide à clarifier les données denses de CLIP pour mieux comprendre.

Une étude montre que l'IA améliore la détection des problèmes dentaires sur les radiographies.

Apprends comment LinkedIn utilise les réseaux de neurones graphiques pour améliorer les recommandations aux utilisateurs.

Examiner l'importance des modèles causals et des interventions dans l'apprentissage automatique.

Explorer l'équilibre entre la vie privée et l'efficacité d'apprentissage en machine learning.

Cet article parle de comment DPETS améliore la stabilité et le contrôle dans l'apprentissage par renforcement.

Une nouvelle méthode améliore la modélisation multidimensionnelle sans coûts computationnels élevés.

La théorie de l'apprentissage crédal offre de nouvelles perspectives pour adapter les modèles d'apprentissage automatique aux données qui évoluent.

Une méthode pour l'estimation de la posture 3D du corps qui gère les problèmes d'occlusion.