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De nouvelles méthodes s'attaquent aux défis de l'apprentissage machine décentralisé avec efficacité et confidentialité.

Les méthodes basées sur l'apprentissage améliorent la performance et la sécurité des voitures de course autonomes.

De nouvelles méthodes améliorent la sélection des variables pour une meilleure précision prédictive dans les modèles.

Découvre comment l'apprentissage continu booste la capacité de l'IA à s'adapter et à garder des connaissances.

Examen des modèles d'apprentissage machine pour un contrôle latéral efficace dans les voitures autonomes.

Un nouvel outil accélère les processus gaussiens pour améliorer les performances des robots.

Cet article parle d'atteindre l'équité dans le filtrage de graphes tout en gardant l'efficacité.

Une nouvelle méthode améliore la performance des robots dans les tâches en utilisant des connaissances visuelles.

Examiner l'efficacité des démos dans l'apprentissage contextuel pour les modèles de langue.

Simfluence simule les influences des entraînements sur les prédictions des modèles pour une meilleure précision.

Explorer une nouvelle méthode pour analyser les modèles de transformateur.

Une nouvelle méthode améliore l'étude des réactions chimiques en utilisant l'apprentissage profond.

Une nouvelle approche combine des modèles et de l'apprentissage actif pour des conceptions matérielles efficaces.

Présentation d'une approche par réseau de neurones pour de meilleures prévisions de niveaux d'eau.

Un aperçu du traitement égal et des résultats dans l'équité en apprentissage automatique.

Cet article parle de systèmes qui adaptent l'éducation en fonction du suivi de l'état mental.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité de l'estimation de l'incertitude des modèles de deep learning.

Cette étude présente de nouvelles méthodes pour extraire des raisons à partir de documents longs.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance de texte dans des conditions de faible luminosité sans perdre de détails.

Une nouvelle approche pour adapter de grands modèles avec un minimum d'ajustements et de ressources.

ISLE améliore la segmentation sémantique en combinant différentes méthodes pour plus de précision.

Combiner des U-statistiques avec une inférence variationnelle pondérée par l'importance améliore la fiabilité des estimations.

Explorer comment les modèles de langage apprennent à partir d'exemples sans réentraînement.

Un nouveau cadre améliore la segmentation sémantique en utilisant des étiquettes au niveau de l'image et des périmètres d'objet.

Nouvelles techniques pour le repérage de mots-clés avec de petits modèles et de l'apprentissage auto-supervisé.

De nouvelles méthodes améliorent les performances des modèles et réduisent l'oubli dans l'apprentissage des données séquentielles.

Les avancées en recherche pour générer des images synthétiques tout en protégeant la vie privée des données personnelles.

De nouvelles méthodes améliorent l'identification des objets tournés dans les images.

ICICLE améliore l'apprentissage continu tout en garantissant une clarté d'interprétation des décisions des machines.

Ce papier parle de l'inférence variationnelle hybride par gradient naturel pour des modèles complexes.

Une nouvelle méthode permet d'associer des croquis à des photos sans les données originales.

Les opérateurs neuronaux offrent des solutions prometteuses pour contrôler des systèmes complexes modélisés par des équations différentielles partielles.

Utiliser des GANs pour améliorer la classification des séquences biologiques en générant des données synthétiques.

Cette étude examine comment la dépréciation des récompenses influence la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement.

Une nouvelle méthode combine l'apprentissage hors ligne et en ligne pour améliorer la prise de décision chez les agents.

Présentation de FPTN pour des prévisions de flux de trafic plus précises et efficaces.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage automatique automatisé pour les données de graphes.

Un nouveau cadre améliore l'apprentissage multi-tâches en intégrant des graphes de connaissances pour de meilleures prédictions.

Un aperçu de la prédiction des mouvements humains pour la robotique et l'animation.

CoLo-CAM améliore la localisation d'objets dans les vidéos en utilisant une supervision faible.