Statistiques - Apprentissage automatique

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Probabilité Connecter l'évolution et l'inférence bayésienne

Examiner les liens entre l'évolution biologique et les méthodes statistiques.

Sahani Pathiraja, Philipp Wacker

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Vision par ordinateur et reconnaissance des formes Améliorer les modèles de texte à image avec l'attention

Eric Hanchen Jiang, Yasi Zhang, Zhi Zhang

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Apprentissage automatique Améliorer la prise de décision avec le samplage de Stagger Thompson

David Sweet

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Apprentissage automatique CatNet : Un nouvel outil pour les prévisions boursières

Jiaan Han, Junxiao Chen, Yanzhe Fu

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Apprentissage automatique Une nouvelle méthode pour résoudre les EDP

Jianlei Huang, Marc Härkönen, Markus Lange-Hegermann

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Vision par ordinateur et reconnaissance des formes Comprendre la segmentation d'images et son incertitude

M. M. A. Valiuddin, R. J. G. van Sloun, C. G. A. Viviers

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Dun Zeng, Zheshun Wu, Shiyu Liu

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Apprentissage automatique Rank-N-Contrast : Une nouvelle approche pour la régression

Découvrez comment Rank-N-Contrast améliore les prédictions de régression en se concentrant sur les relations.

Six Valentin, Chidiac Alexandre, Worlikar Arkin

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Apprentissage automatique Améliorer les prévisions météo grâce à des prévisions combinées

Apprends comment mélanger des modèles météo améliore la précision et la fiabilité des prévisions.

Sam Allen, David Ginsbourger, Johanna Ziegel

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Apprentissage automatique Prédire les mouvements des villes avec l'apprentissage causal

Découvrez comment les villes prévoient les schémas de mouvement grâce à des méthodes prédictives avancées.

Zhaobin Mo, Qingyuan Liu, Baohua Yan

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Apprentissage automatique Révolutionner la fusion de modèles avec des vecteurs de tâche uniques

De nouvelles méthodes améliorent la fusion des modèles tout en réduisant les interférences entre les tâches.

Antonio Andrea Gargiulo, Donato Crisostomi, Maria Sofia Bucarelli

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Apprentissage automatique Une plongée profonde dans la classification des séries temporelles avec CaLoNet

Découvrez comment CaLoNet améliore la classification des séries temporelles grâce aux corrélations causales et locales.

Mingsen Du, Yanxuan Wei, Xiangwei Zheng

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Apprentissage automatique Réseaux de neurones : Mesurer les distances en fonction de l'intensité

De nouvelles idées suggèrent que les réseaux neuronaux se concentrent plus sur les distances que sur les forces du signal.

Alan Oursland

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Apprentissage automatique Comprendre le méta-apprentissage : une nouvelle approche de l'apprentissage machine

Apprends comment les machines peuvent s'améliorer en apprenant de plusieurs tâches en même temps.

Yannay Alon, Steve Hanneke, Shay Moran

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Kesen Wang, Marc G. Genton

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Traitement de l'image et de la vidéo Accélération de l'analyse osseuse chez les souris

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Nikolay Burlutskiy, Marija Kekic, Jordi de la Torre

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Un nouveau modèle estime comment les images influencent les comportements des utilisateurs.

Abhinav Thorat, Ravi Kolla, Niranjan Pedanekar

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Applications Améliorer les prévisions des modèles climatiques avec de nouvelles méthodes

Une nouvelle approche pour améliorer la précision des modèles climatiques.

Reetam Majumder, Shiqi Fang, A. Sankarasubramanian

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Vision par ordinateur et reconnaissance des formes Révolutionner l'art numérique avec les RFM

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Apprentissage automatique Équilibrer la vie privée et l'apprentissage dans les données

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Jiaojiao Zhang, Linglingzhi Zhu, Dominik Fay

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Jérémie Sublime

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Esfandiar Nava-Yazdani

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Informatique neuronale et évolutive CantorNet : Comprendre les motifs dans les réseaux de neurones

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Xiaosi Gu, Tomoyuki Obuchi

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Apprentissage automatique Révolutionner les tests à deux échantillons avec l'apprentissage semi-supervisé

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Xunye Tian, Liuhua Peng, Zhijian Zhou

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