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Introduction de l'hypervolume adversarial pour mieux évaluer la performance des modèles de deep learning.

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Un nouveau cadre de formation améliore l'apprentissage des modèles de langue grâce à des données structurées.

Une nouvelle méthode utilise du texte pour améliorer l'apprentissage automatique dans différents domaines visuels.

Une nouvelle approche améliore la façon dont différents types de données sont combinés pour une meilleure analyse.

Une étude révèle les propriétés clés des matrices aléatoires inhomogènes et des valeurs propres spectrales.

DARL propose de nouvelles méthodes pour que les machines apprennent et créent des images efficacement.

Une nouvelle méthode améliore la préhension des robots en combinant la planification de mouvement et de préhension à l'aide de nuages de points.

Un aperçu de comment l'homologie persistante aide à étudier les magnétogrammes solaires et l'activité.

Aborder l'équité dans l'apprentissage automatique pour de meilleurs résultats statistiques.

One4All-ST propose une façon simplifiée de prédire les mouvements et besoins urbains.

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Présentation d'un nouveau modèle pour mieux prédire les mouvements des véhicules dans le trafic.

Une nouvelle méthode améliore les GNN en boostant la reconnaissance de la structure des graphes.

Explorer l'homomorphisme de graphique pour améliorer les capacités de généralisation des GNN.

Une nouvelle approche combine l'apprentissage de la représentation causale et les modèles de base pour une meilleure compréhension.

Approche innovante utilisant des réseaux de neurones pour stabiliser les systèmes d'équations aux dérivées partielles efficacement.

Utiliser la technologie pour améliorer la capture de carbone et le suivi de la surface terrestre.

DiNAS propose une nouvelle façon de créer rapidement des réseaux de neurones performants.

HAYATE mélange l'apprentissage automatique et des techniques traditionnelles pour des mesures de distances galactiques plus précises.

De nouvelles découvertes remettent en question l'idée que la robustesse de la classification et de l'explication sont liées.

Cet article examine comment les réseaux de neurones améliorent les prédictions avec de petits poids initiaux.

Traiter la surestimation de la valeur et le biais de récence pour améliorer la performance des agents.

APRICOT renforce la confiance dans les modèles de langage en mesurant avec précision la confiance des réponses.

Exploiter le machine learning pour améliorer la précision des prévisions de demande pour les entreprises.

DiffRed combine des techniques pour simplifier l'analyse des données et améliorer les résultats.

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Une nouvelle méthode pour optimiser les motifs de faisceau dans les systèmes mmWave.

Un nouveau modèle identifie des moments drôles dans les vidéos en utilisant des données visuelles, audio et textuelles.

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Une nouvelle approche améliore la reconnaissance pour les classes sous-représentées en vision par ordinateur.

Cette étude améliore l'extraction du signal SZ en utilisant une nouvelle méthode d'apprentissage profond.

Le framework MP2D améliore la façon dont les systèmes de dialogue gèrent les changements de sujet.

Une nouvelle méthode améliore la précision des prévisions en utilisant de grands modèles de langage.

Un nouveau cadre pour améliorer l'apprentissage dans l'apprentissage incrémental fédéré tout en garantissant la confidentialité des données.

Apprends comment GKEDM améliore la performance des réseaux de convolution de graphes.

Analyser des modèles pour prédire les prix de l'électricité sur le marché d'équilibrage en évolution.

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