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DiffuseMix améliore l'apprentissage profond en créant des images d'entraînement diversifiées et de haute qualité.

La meilleure façon de répondre améliore la coopération entre agents dans des environnements compétitifs.

Une nouvelle méthode améliore la vie privée et la performance dans l'apprentissage fédéré.

Les Vision Transformers utilisent l'auto-attention pour améliorer la perf dans des tâches de vision par ordinateur.

Explorer comment les transformateurs favorisent les fonctions à faible sensibilité pour une meilleure performance.

Une nouvelle approche pour améliorer la régulation de la tension avec des techniques avancées d'apprentissage automatique.

De nouvelles méthodes améliorent la performance des modèles dans les tâches d'apprentissage non supervisé.

Une nouvelle approche 3D améliore la précision du suivi de mouvement dans les vidéos.

Une nouvelle perspective sur la façon dont les réseaux de neurones apprennent des caractéristiques à travers des chemins semblables à ceux des experts.

De nouvelles techniques permettent de prendre des décisions plus sûres en apprentissage par renforcement grâce à l'aide d'experts humains.

Un nouvel algorithme améliore l'efficacité de l'apprentissage en contexte pour l'apprentissage par renforcement.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation d'images en utilisant des descriptions textuelles et des paires d'images.

Explorer comment l'apprentissage semi-supervisé combine des données étiquetées et non étiquetées pour de meilleurs modèles d'IA.

Un nouveau cadre améliore la précision de positionnement pour les réseaux ultra-denses.

BEAR améliore l'évaluation des connaissances relationnelles dans les modèles de langue.

De nouveaux algorithmes améliorent l'entraînement du modèle Maxent pour prédire les occurrences d'incendies de forêt.

Améliorer la précision du modèle en corrigeant les problèmes de données d'entrée.

Une nouvelle approche pour protéger la vie privée des images dans la tech tout en gardant la performance des modèles.

Examen des protocoles d'apprentissage fédéré pour améliorer la vie privée tout en augmentant la précision du modèle.

HNAM combine précision et clarté pour une prévision de la demande efficace.

Un aperçu de comment les enchevêtrements aident à regrouper et analyser les données.

Une nouvelle méthode flexible pour les taux de mutation améliore l’efficacité des algorithmes évolutifs.

Une méthode pour améliorer la rétention des connaissances des modèles d'apprentissage automatique pendant l'entraînement sur de nouvelles tâches.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage dans des situations multi-objectifs en utilisant des démonstrations antérieures.

Un cadre pour améliorer la sélection de modèles pré-entraînés grâce à l'apprentissage par graphe.

Étendre les distances Sliced-Wasserstein aux variétés de Cartan-Hadamard pour améliorer la comparaison de données.

CLOUD propose une solution pour les causes cachées dans l'analyse causale à travers différents types de données.

KGExplainer améliore la transparence dans la complétion des graphes de connaissances grâce à des explications significatives.

Explorer la viabilité de modèles linguistiques plus petits pour une planification efficace des tâches robotiques.

Cet article explore l'intégration du contrôle PID dans les transformateurs pour améliorer la robustesse et la qualité de sortie.

Enquête sur comment les modèles de langage interprètent les significations des phrases complexes.

De nouvelles techniques améliorent la fiabilité des codes polaires grâce à l'apprentissage automatique pour la communication numérique.

Apprends sur le transport optimal conditionnel et ses applications dans la transformation de données.

Les réseaux de neurones structurellement flexibles améliorent l'adaptabilité pour des tâches diverses.

Cet article passe en revue des méthodes pour générer des questions afin d'améliorer l'extraction des arguments d'événements.

Une nouvelle approche pour réduire la complexité des CNN tout en maintenant la performance.

Évaluer comment l'empoisonnement des données affecte les méthodes d'évaluation des politiques.

Une nouvelle approche améliore notre compréhension des propriétés des étoiles à neutrons et des équations d'état.

De nouveaux algorithmes garantissent l'équité et la diversité dans la sélection des données.