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Une revue des méthodes pour accélérer l'entraînement des gros modèles de deep learning.

Une étude sur comment les avis des utilisateurs correspondent aux mesures de qualité objectives pour les questions.

Lift3D améliore la génération de données synthétiques pour les tâches de vision 3D.

Apprends à estimer des valeurs à partir de données bruyantes en utilisant des méthodes statistiques.

SQUAT améliore la génération de graphes de scène en se concentrant sur les relations d'objet pertinentes.

Une nouvelle représentation améliore les prédictions pour les applications HPC sur différents systèmes matériels.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage en priorisant les échantillons difficiles dans l'entraînement par mini-batch.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage des agents en utilisant la symétrie dans les tâches.

Découvre comment les arbres binaires peuvent être transformés grâce à la distance de rotation.

Un aperçu du rôle de la vie privée différentielle dans la protection des données sensibles.

Découvrez MASIL pour un apprentissage efficace avec peu d'exemples.

Un nouveau modèle qui s'adapte aux données de texte entrantes pour une meilleure classification.

Une nouvelle façon d'évaluer la dextérité des robots en les faisant jouer du piano.

Cette recherche traite des changements de sous-populations pour améliorer l'équité dans l'apprentissage automatique.

Cet article parle d'améliorer les performances des modèles pour les catégories moins courantes en reconnaissance visuelle.

Explore des méthodes clés pour améliorer l'entraînement des modèles de machine learning pour plus de précision et d'efficacité.

SLR propose une méthode plus rapide pour élaguer les modèles d'apprentissage profond sans perdre en précision.

De nouvelles méthodes améliorent la qualité des images en microscopie de fluorescence grâce à des techniques de débruitage avancées.

L'apprentissage par renforcement booste l'efficacité dans l'automatisation de l'emballage alimentaire.

Explorer comment l'apprentissage automatique aide en géométrie dans la physique et la théorie des cordes.

Un nouveau jeu de données améliore la technologie de lecture labiale pour les locuteurs persans.

Combiner des méthodes numériques et de l'apprentissage machine améliore les simulations d'interaction fluide-structure.

Explorer de nouvelles méthodes pour approximativer des interactions complexes de particules en physique quantique.

Cet article passe en revue les dernières avancées des modèles seq2seq pour les tâches linguistiques.

Cette étude examine la relation entre les classificateurs robustes et les modèles génératifs en apprentissage automatique.

WikiGoldSK comble un vide dans les ensembles de données de Reconnaissance d'Entités Nommées slovaques.

SimbaML aide à créer des données synthétiques pour améliorer des projets de machine learning.

Une nouvelle perspective sur la stabilité dans le SGD pour améliorer les modèles de machine learning.

Une nouvelle approche améliore les algorithmes génétiques en utilisant des mécanismes d'attention pour une meilleure optimisation.

Nouveau matos qui booste les modèles Transformer tout en économisant de l'énergie et de l'espace.

Présentation de DREAM : un nouveau modèle pour prédire les éléments manquants dans les graphes de connaissances temporels.

Examen des atouts des réseaux de capsules par rapport aux CNN traditionnels dans le traitement d'images robuste.

Utiliser les patterns de frappe pour améliorer la vérification des utilisateurs en ligne.

Une nouvelle méthode améliore les modèles d'apprentissage profond face aux changements adverses et naturels.

Un nouveau jeu de données aide à améliorer la reconnaissance des noms en Tshivenḓa.

De nouvelles méthodes améliorent la stabilité de l'analyse de la caractéristique d'Euler dans les données de forme.

Des chercheurs révèlent comment la taille et les données influencent l'apprentissage de l'IA à travers les quanta.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité pour trouver des images de télédétection.

Une nouvelle méthode permet aux robots d'identifier et de segmenter des objets de manière autonome.

Une approche novel pour analyser la connectivité cérébrale avec un réseau de neurones spécialisé.