Informatique - Apprentissage automatique

Un nouvel algorithme améliore la sécurité des véhicules et détecte efficacement les cyberattaques.

De nouvelles méthodes améliorent l'apprentissage automatique grâce à des techniques d'imitation améliorées.

Un aperçu des interfaces cerveau-ordinateur et de leurs applications.

Une nouvelle méthode de régression linéaire en ligne qui s'adapte à l'arrivée des données.

Explorer l'importance de la vérification dans le contenu généré par l'IA.

Examiner comment la séparabilité des sous-groupes influence le biais dans les modèles d'imagerie médicale.

Cette étude présente la dimension Minimax séquentielle pour évaluer l'apprentissage en ligne.

Explorer les vulnérabilités des modèles d'IA à cause des images trompeuses.

R3-ProtoPNet améliore ProtoPNet en utilisant des retours humains pour une meilleure classification d'images.

Un nouveau cadre permet de générer des données synthétiques sur mesure pour répondre aux besoins variés des organisations.

Une nouvelle approche utilise des mesures pour améliorer les modèles d'apprentissage automatique et relever des défis du monde réel.

Recherche sur les techniques de taille pour améliorer l'efficacité des réseaux de neurones.

Un aperçu des modèles hybrides qui améliorent la précision de la classification des malwares.

Cette étude présente une nouvelle méthode pour améliorer la qualité de la parole en utilisant des modèles pré-entraînés.

Une nouvelle méthode pour comparer comment les caractéristiques influencent les résultats dans l'analyse de données.

Explorer le potentiel de la dynamique de frappe pour une identification en ligne sécurisée.

La recherche se concentre sur l'amélioration de l'efficacité et de la performance de la production de batteries lithium-ion.

AGC-net améliore les prévisions de trafic grâce au contexte et à l'adaptabilité.

Un nouveau modèle améliore les prévisions du comportement des fluides turbulents en utilisant des techniques avancées.

Un nouveau modèle améliore les prédictions pour les patients atteints de long COVID en analysant des données longitudinales.

Un ensemble de données complet aide à étudier les propriétés des ondes élastiques sous la surface de la Terre.

Une nouvelle méthode améliore l'expérience utilisateur dans les interfaces cerveau-ordinateur.

Des méthodes automatisées révèlent des infos sur les structures en réseau octaédriques dans les matériaux.

Des chercheurs améliorent les méthodes pour repérer des planètes lointaines au-delà de notre système solaire.

Utiliser des LLM pour clarifier des résultats complexes d'optimisation de la chaîne d'approvisionnement.

De nouvelles méthodes visent à rendre les réseaux de neurones complexes plus simples et plus compréhensibles.

Une étude sur comment les Transformers améliorent la mémoire et galèrent avec l'attribution de crédit dans l'apprentissage par renforcement.

De nouvelles techniques de numérisation améliorent l'efficacité dans l'apprentissage profond et le traitement des données.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions sur la façon dont les médicaments interagissent avec leurs cibles, ce qui fait gagner du temps et des ressources.

Les chercheurs utilisent des données mobiles et des modèles avancés pour analyser les tendances de déplacement des gens dans le temps.

Les réseaux de neurones graphiques changent la façon dont on analyse les données de séries temporelles pour de meilleures prédictions.

De nouveaux outils facilitent l'exécution de modèles de langage puissants sur du matériel standard.

Apprends comment la normalisation par lots améliore la vitesse d'entraînement et la performance du modèle.

De nouvelles méthodes améliorent la façon dont les robots apprennent les uns des autres.

Des chercheurs développent des méthodes pour que les robots apprennent des mouvements similaires à ceux des humains de manière efficace.

INT-FP-QSim aide à améliorer la performance des modèles de langue avec une faible précision.

Combiner audio, vidéo et texte rend la détection des discours de haine plus efficace.

Une nouvelle approche simplifie les attaques sur la vie privée dans les modèles d'apprentissage automatique.

Apprends à améliorer l'entraînement des réseaux de neurones graphiques et à éviter les pièges courants.

Cet article explore la relation entre les ODE neuronales et les systèmes LPV dans l'apprentissage automatique.