Derniers articles pour Apprentissage automatique

Une nouvelle méthode améliore l'exactitude des probabilités dans les modèles de langue sans données supplémentaires.

Cet article parle des méthodes pour améliorer la résistance de l'apprentissage profond aux exemples adversariaux.

De nouvelles méthodes améliorent l'apprentissage des modèles en incluant des appareils plus lents dans l'apprentissage fédéré.

Une nouvelle méthode aide l'IA à apprendre des compétences variées pour différents défis.

Améliorer la robustesse contre les attaques adversariales dans les modèles vision-langue.

TaxoLLaMA améliore la compréhension des significations des mots et des relations pour un meilleur traitement du langage.

Un ensemble de données complet pour améliorer les techniques de préhension robotique avec différents types de pinces.

Une nouvelle méthode améliore la détection d'objets en s'attaquant aux variations de domaine grâce à des mécanismes d'attention.

Une nouvelle approche améliore la représentation des formes dans des données 3D complexes.

Examen des méthodes PEFT dans les LLM pour la génération de code et le résumé en R.

Cette étude explore les glueballs et leur rôle potentiel dans la matière noire.

Une nouvelle méthode améliore la correspondance entre les images de caméras visibles et infrarouges.

Une nouvelle méthode pour retrouver des échantillons backdoor sans avoir besoin de données propres.

Nouvelle méthode qui intègre des contraintes de groupe spatial pour une génération précise de cristaux.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse d'entraînement et réduit l'utilisation de la mémoire pour les modèles de langue.

EXPLORER combine le raisonnement neural et symbolique pour améliorer l'IA dans les jeux textuels.

Une étude révèle les facteurs qui influencent la performance des GCN à une seule couche sur différents modèles de données.

Une nouvelle méthode de filigrane renforce la protection des modèles d'apprentissage automatique contre le vol.

AirPhyNet mélange la physique et les données pour des prévisions de qualité de l'air plus précises.

InterLUDE améliore la performance des modèles en utilisant des données étiquetées et non étiquetées.

Une nouvelle méthode améliore les simulations moléculaires en ciblant les zones d'incertitude.

PALM améliore l'adaptabilité des modèles de vision par ordinateur dans des environnements changeants.

Une étude sur la génération de HDMap en utilisant SDMap comme base et son évaluation de performance.

FeatUp améliore la résolution des caractéristiques d'image, boostant les performances dans les tâches de vision par ordinateur.

FuseFL améliore la localisation des pannes en combinant différentes sources de données pour des explications plus claires.

Présentation de DOPE : une méthode solide pour améliorer l'estimation des effets du traitement en utilisant des données d'observation.

Cet article passe en revue la robustesse de CLIP face à divers défis.

Cette étude examine des techniques d'apprentissage automatique pour prédire les éruptions solaires et leur impact sur la technologie.

De nouvelles méthodes améliorent la précision dans la reconnaissance vocale brouillée en utilisant de grands modèles de langue.

Une nouvelle approche réduit le biais dans les modèles de machine learning avec déséquilibre de classes.

Cet article examine la structure et la représentation des propriétés numériques dans les modèles de langage.

Une nouvelle approche pour améliorer les compétences de résumé dans des modèles plus petits en utilisant des modèles plus grands.

Une étude montre comment la difficulté des tâches influence l'entraînement dans les modèles de diffusion.

Révolutionner le partage de données et la sécurité dans les réseaux de véhicules avec de nouveaux cadres d'apprentissage.

SCILLA propose une nouvelle façon de créer des modèles urbains 3D détaillés à partir d'images 2D.

Apprends comment la perte d'histogramme améliore les prédictions de régression en modélisant l'incertitude.

BOSS Net améliore l'étude des propriétés des étoiles en utilisant l'apprentissage automatique.

Nouveau modèle qui s'adapte aux menaces de poisoning de données en évolution en utilisant des stratégies de théorie des jeux interactifs.

Analyser les sons des poules aide à améliorer leur santé et la productivité de la ferme.

Les scientifiques utilisent l'apprentissage automatique pour dénicher des AGN obscurcis dans les galaxies.