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Une nouvelle méthode améliore la prise de décision pour les agents d'apprentissage par renforcement.

De nouvelles méthodes améliorent l'optimisation des états quantiques neuronaux en utilisant des techniques de géométrie de décision.

Les modèles d'IA améliorent la compréhension des scènes de conduite pour une navigation plus sûre.

Un nouveau jeu de données améliore l'interprétation des tables et les tâches de reconnaissance d'entités nommées.

La recherche montre comment les minima plats sont liés à de meilleures performances du modèle sur des données invisibles.

Un aperçu des défis et des solutions pour identifier les échantillons difficiles.

Une nouvelle méthode pour évaluer les outils de traitement du langage montre des signes d'amélioration.

Cet article discute de nouvelles méthodes pour améliorer la performance de l'apprentissage avec peu d'exemples.

Apprends à protéger ta vie privée dans le cloud.

Cette étude explore comment la prise en compte de la topologie affecte les performances et l'équité des réseaux de neurones graphiques.

Enquête sur les effets du bruit sur l'entraînement des réseaux de neurones profonds et la vie privée.

Une nouvelle approche décentralisée améliore la performance d'apprentissage dans des réseaux IoT avec peu de ressources.

Cette recherche révèle des menaces pour la vie privée dans des modèles de sujets plus simples comme LDA.

Cette étude évalue des modèles pour détecter des anomalies dans des données de séries temporelles.

Une nouvelle façon d'estimer comment les données d'entraînement influencent les prédictions du modèle.

Apprends comment l'ADMM résout efficacement les problèmes d'optimisation distribuée.

Une nouvelle méthode améliore la mémoire pour de meilleures prises de décision chez les agents RL.

Une nouvelle approche pour la génération de discours petite, efficace et qui sonne naturel.

Explore comment les produits scalaires améliorent la compréhension des relations en apprentissage automatique.

Présentation d'une méthode pour évaluer la fiabilité des résultats des modèles de langage.

Les méthodes automatisées améliorent l'efficacité pour extraire des infos des Graphes de Connaissances.

Cet article parle des méthodes de confidentialité pour les données tabulaires dans les grands modèles de langage.

Explore comment les réseaux de neurones tensoriels s'attaquent à des équations complexes en haute dimension dans divers domaines.

Une nouvelle méthode améliore l'attribution des caractéristiques dans les applications d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode pour générer des animations vidéo synchronisées avec de l'audio.

Cette étude combine des modèles de langage de grande taille avec la recherche Monte-Carlo pour une meilleure prise de décision dans les jeux.

Explorer comment les grands modèles de langage peuvent améliorer la généralisation des modèles.

De nouvelles méthodes améliorent l'identification des auteurs dans les textes en bangladais.

Combiner des modèles traditionnels avec des données pour améliorer la précision des réacteurs nucléaires.

Une nouvelle méthode améliore le FQI en utilisant la log-loss pour une meilleure efficacité d'apprentissage.

L'apprentissage fédéré améliore la reconnaissance faciale tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.

Une nouvelle méthode pour éditer des modèles de manière efficace avec moins de ressources.

Un nouvel estimateur améliore l'analyse de jeux de données complexes avec plusieurs résultats et du bruit.

Un nouveau benchmark évalue à quel point les LLM aident dans les tâches d'analyse de données.

Découvre comment GSP et GFRFT transforment l'analyse de données sur les graphiques.

Une nouvelle approche pour récompenser la sur-optimisation dans les modèles de langage en utilisant l'estimation d'incertitude.

ECToNAS simplifie le processus de recherche des architectures de réseaux de neurones optimales.

Une nouvelle méthode combine des techniques classiques et quantiques pour un meilleur traitement des données.

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

Apprends à atténuer le transfert négatif dans l'apprentissage par renforcement continu avec Reset et Distill.