Statistiques - Apprentissage automatique

Explore comment le momentum booste l'efficacité dans l'entraînement des réseaux de neurones.

Les PNCs fusionnent les réseaux de neurones et les circuits probabilistes pour une meilleure prédiction et modélisation.

ALCORE simplifie l'analyse tensorielle pour gérer efficacement les données de comptage rares.

TreeDOX propose une approche plus simple pour prédire des systèmes chaotiques en utilisant des données passées.

L'étude examine comment les modèles quasi-interpolants se comportent sur des données jamais vues.

Des stratégies efficaces pour gérer l'incertitude dans les réseaux de neurones graphiques améliorent la fiabilité.

Une méthode pour apprendre et évaluer des politiques en même temps en utilisant toutes les données disponibles.

Un nouveau cadre améliore la surveillance du réseau électrique en utilisant des technologies avancées.

Explorer comment les transformateurs favorisent les fonctions à faible sensibilité pour une meilleure performance.

De nouvelles méthodes améliorent la performance des modèles dans les tâches d'apprentissage non supervisé.

Un nouvel algorithme améliore l'efficacité de l'apprentissage en contexte pour l'apprentissage par renforcement.

De nouveaux algorithmes améliorent l'entraînement du modèle Maxent pour prédire les occurrences d'incendies de forêt.

Examen des protocoles d'apprentissage fédéré pour améliorer la vie privée tout en augmentant la précision du modèle.

Étendre les distances Sliced-Wasserstein aux variétés de Cartan-Hadamard pour améliorer la comparaison de données.

CLOUD propose une solution pour les causes cachées dans l'analyse causale à travers différents types de données.

Apprends des méthodes efficaces pour régler les matrices d'échelle dans l'échantillonnage de Monte Carlo Hamiltonien.

Cet article parle de l'algorithme Majority-of-Three pour améliorer la précision d'apprentissage.

Découvre comment de nouvelles méthodes améliorent l'efficacité dans des problèmes scientifiques complexes.

Cette étude examine comment des initialisations de poids faibles impactent l'entraînement des réseaux de neurones.

Cette étude évalue l'impact des données de faible fidélité sur les modèles de substitution.

Apprends à adapter les modèles pour différents ensembles de données de manière efficace.

Un aperçu de comment les ajustements de paramètres façonnent l'entraînement des réseaux de neurones.

Le pooling de moment améliore la performance de classification des jets en physique des particules.

Une nouvelle méthode améliore la recherche de solutions dans des problèmes d'optimisation complexes.

Analyser la relation entre l'apprentissage contrastif et les méthodes traditionnelles comme la PCA.

La recherche vise à rendre les modèles de langage plus sûrs et plus utiles pour les utilisateurs.

Une nouvelle méthode améliore les performances du modèle malgré le bruit des étiquettes.

Apprendre des facteurs cachés à partir de données incomplètes dans des systèmes complexes.

Un nouvel algorithme améliore les estimations de charge virale dans les tests groupés.

Cet article explore la méthode eglatent pour analyser les événements extrêmes et leurs facteurs.

Méthodes innovantes pour la régression polynomiale dans des environnements bruyants.

Explorer les impacts de la perturbation des matrices sur l'analyse des données dans différents domaines.

De nouvelles stratégies améliorent l'efficacité de la prise de décision dans différents domaines.

Un cadre structuré pour évaluer les méthodes de génération de données synthétiques.

Un aperçu des classificateurs évolutifs et de la prédiction conforme pour des résultats fiables en apprentissage automatique.

Cette étude évalue des ensembles de réseaux de neurones efficaces pour classifier des pièces industrielles sous incertitude.

Apprends comment le poids d'importance améliore les performances de l'apprentissage automatique dans différents défis.

Examiner l'exploration et l'adaptabilité dans les algorithmes d'apprentissage par renforcement.

L'apprentissage par liste permet aux ordinateurs de donner plusieurs réponses, améliorant la précision des systèmes d'IA.

Un guide pour prendre des décisions en cas d'incertitude avec des techniques de bandit à plusieurs bras.