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Une nouvelle approche améliore les performances du modèle face aux changements de distribution et aux attaques adversariales.

De nouvelles stratégies simplifient la transformation image-graph pour diverses applications.

OPTIMADE connecte les utilisateurs à des données matérielles essentielles via une API standardisée.

Une nouvelle approche combine des modèles de langage avec la reconnaissance d'activités humaines en tenant compte du contexte.

ActGen génère des images pertinentes pour améliorer l'efficacité des performances du modèle.

SOFisher optimise les stratégies d'échantillonnage en omique spatiale pour une analyse tissulaire percutante.

Une nouvelle méthode pour améliorer la segmentation sémantique avec peu d'exemples.

Explorer des méthodes pour améliorer la classification multiclasses grâce à des techniques de perte de substitution.

Comprendre l'importance des courtiers de participation dans les projets de machine learning.

Des chercheurs ont développé une technique pour aider les malwares à échapper à la détection.

Un aperçu de comment les GNN analysent les graphes et s'adaptent aux changements.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation de l'incertitude dans les simulations atomistiques avec l'apprentissage profond.

Cet article parle des aspects essentiels de l'apprentissage par renforcement contraint et de ses applications dans le monde réel.

Une nouvelle bibliothèque basée sur JAX simplifie l'apprentissage fédéré pour un meilleur entraînement des modèles.

Un nouveau jeu de données aide à prédire la perte de signal dans les réseaux de communication urbains.

Un cadre pour certifier les applications d'apprentissage profond dans des domaines critiques pour la sécurité.

Cette étude améliore l'apprentissage distribué grâce à une utilisation efficace des mises à jour pondérées dans le retour d'erreur.

De nouvelles méthodes améliorent le marquage des grandes modèles de langage tout en préservant la qualité du texte.

Cet article examine si les transformers peuvent simuler des automates finis et des automates d'arbres avec poids.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité de l'apprentissage des graphes hétérogènes.

Introduction des réseaux péripteraux sous-modulaires profonds pour un apprentissage efficace des données.

Aperçus sur l'utilisation de l'énergie et l'efficacité dans les modèles d'apprentissage profond.

Apprends sur la Localisation Stochastique dans l'échantillonnage et ses processus clés.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité des robots dans des environnements complexes en utilisant des graphes de scène 3D.

De nouvelles techniques améliorent le stockage des données en connectomique.

Cet article examine le rôle des tenseurs dans l'amélioration des techniques de clustering.

Examiner comment l'unicité aide à résoudre des problèmes d'optimisation convexe.

La recherche explore le lien entre la théorie des cordes et les masses des quarks.

Explorer des techniques pour améliorer les classificateurs multiclasses face aux problèmes de données mal étiquetées.

Ce projet vise à améliorer la reconnaissance de la parole mélangée gujarati-anglais.

Une nouvelle méthode améliore la séparation des données pour l'apprentissage profond dans l'analyse biologique.

Les chercheurs analysent les États Quantiques Neuraux pour améliorer la modélisation des systèmes quantiques.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité de l'apprentissage profond sur du matériel structuré.

Explorer comment les exemples adverses influencent les modèles d'apprentissage automatique.

Un aperçu de comment les modèles peuvent perpétuer des biais et impacter l'équité.

Une nouvelle méthode améliore les performances des GNN en utilisant des sous-graphes d'explication.

Explorer les récents aperçus sur les données synthétiques et les défis en matière de confidentialité.

Cette étude aborde les défis liés à l'édition des modèles linguistiques et à la diminution des effets indésirables.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de la pose des objets et l'évaluation de l'incertitude en robotique.

DSEG-LIME améliore les explications des modèles d'IA pour une meilleure compréhension et confiance.