Informatique - Apprentissage automatique

La méthode DTV améliore la fiabilité des réponses des grands modèles de langage dans les problèmes de maths.

Découvrez VOROS, une méthode pour améliorer l'évaluation des performances des classificateurs dans des scénarios déséquilibrés.

Examen des techniques et des défis pour estimer les positions de la tête humaine.

Un aperçu des fonctionnalités d'Adam et de ses performances dans l'entraînement des modèles.

Explorer les bases des modèles de diffusion et leurs applications dans la génération d'images.

Cette étude examine les ajustements de stratégie dans des environnements multi-agents via des chemins de satisfaction.

Efforts pour détecter et combattre les déchets marins avec des technologies avancées.

L'étude examine comment les gens perçoivent les réseaux relationnels à travers des graphiques.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des termes médicaux par les modèles linguistiques.

Le cadre OPTIN améliore les modèles de transformateurs sans avoir besoin de les réentraîner pour différentes tâches d'IA.

Examiner les biais dans la prédiction du prochain jeton et leur impact sur la performance du modèle.

De nouvelles techniques améliorent la détection des défauts dans la fabrication en utilisant des méthodes d'apprentissage profond.

Le Data Mesh transforme la gestion des données en favorisant la propriété et la collaboration des équipes.

Explore les forces et les faiblesses des RNN et des Transformers en traitement du langage naturel.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité dans la recherche de connexions au sein des modèles de langue.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation du CATE et renforce la prise de décision dans divers domaines.

MetaOptimize améliore le performance des modèles en ajustant les paramètres d'apprentissage de manière dynamique.

EulerFormer combine des infos sémantiques et positionnelles pour de meilleures prédictions du comportement des utilisateurs.

Explore comment le momentum améliore la descente de gradient stochastique en apprentissage automatique.

Un modèle intègre des connaissances sur les molécules pour améliorer les prévisions en science.

Un aperçu des POMDP et de leur rôle dans la prise de décision avec des informations incomplètes.

DBNets révolutionne la façon dont les scientifiques mesurent les masses des jeunes planètes.

Utiliser l'IA pour améliorer les modèles de chimie de formation des galaxies pour des résultats plus rapides.

Découvrez comment les DDPM améliorent le contrôle de retour pour les systèmes non linéaires.

Les transformateurs de physique universelle améliorent l'efficacité et la précision de la modélisation de la dynamique des fluides.

CANOS prédit des solutions de flux de puissance presque optimales rapidement pour des réseaux électriques complexes.

Une nouvelle méthode simplifie la conception d'architectures neuronales pour plusieurs objectifs.

Explorer les efficacités de déchargement des tâches avec PeersimGym pour les appareils IoT.

Présentation d'une méthode pour améliorer la précision des simulations de trafic grâce à la modélisation du comportement humain.

Sort Slice améliore la façon dont les données chimiques sont traitées en utilisant des empreintes de connectivité étendue.

Forest-ORE facilite la compréhension des prédictions des modèles Random Forest.

Nouvelles méthodes pour créer des systèmes de dialogue en utilisant des données d'entraînement synthétiques.

Nouvelles approches pour améliorer la clarté et réduire les problèmes dans les exigences logicielles.

Une plongée dans la façon dont différents IDS réagissent face aux menaces cybernétiques.

EREN améliore la précision des modèles linguistiques grâce à des techniques d'édition efficaces.

De nouvelles méthodes améliorent la prise de décision dans des scénarios complexes avec des objectifs conflictuels.

PAG améliore la qualité des images sans formation ou invites supplémentaires, en améliorant les techniques de génération.

AIDE simplifie la gestion des données pour améliorer la sécurité des véhicules autonomes.

Le nouveau design améliore la capacité des LLM à gérer efficacement des tâches variées.

Heracles combine des transformateurs et des modèles d'état pour améliorer le traitement des données.