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Une nouvelle méthode pose des risques importants pour la vie privée dans l'apprentissage fédéré.

UniAV combine la localisation d'action, la détection de son et la localisation d'événements audio-visuels pour une meilleure compréhension des vidéos.

Un nouveau cadre évalue l'efficacité des classificateurs de sécurité des images contre le contenu nocif.

Explorer les complexités des verres de spin et leurs applications dans divers domaines.

HELIX crée des ensembles de données synthétiques pour améliorer l'analyse de similarité des programmes.

LightTR améliore la récupération de trajectoires en utilisant l'apprentissage fédéré tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.

Cet article parle de l'arrêt précoce pour améliorer l'efficacité de la sélection des modèles en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'apprentissage par renforcement avec moins de démonstrations.

CLaM-TTS améliore la synthèse vocale en utilisant des techniques avancées pour plus d'efficacité et de qualité.

Une nouvelle méthode améliore les performances de détection d'objets en utilisant des requêtes adaptatives.

Cette étude présente un nouveau modèle de clustering de malware en ligne utilisant l'apprentissage automatique.

Une nouvelle façon de comprendre les structures de graphes à partir des signaux des nœuds.

Un aperçu de comment AdamW améliore l'entraînement des modèles d'apprentissage profond.

Explorer l'importance de softmax dans la performance et les applications des réseaux de neurones.

De nouveaux algorithmes améliorent la prise de décision en tenant compte du risque et de l'efficacité.

Un nouveau cadre pour évaluer l'évolution de l'apprentissage machine au fur et à mesure que les tâches sont apprises.

Explorer les raisons des problèmes de précision dans l'entraînement de données synthétiques et les améliorations potentielles.

Enquête sur le biais de position dans les modèles de langage et sur les moyens de le réduire.

QuadraNet V2 améliore l'efficacité et la durabilité de l'entraînement des modèles en apprentissage automatique.

L'apprentissage automatique aide à classer la forme de l'univers grâce à l'analyse du fond cosmique micro-onde.

Comprendre l'incertitude aide les robots à fonctionner efficacement dans des environnements imprévisibles.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité d'apprentissage dans l'apprentissage par renforcement grâce à la compression de séquences.

BARN combine BART et des réseaux de neurones pour une meilleure précision de prédiction.

Cet article explore les index appris qui améliorent la vitesse de recherche dans les bases de données en utilisant l'apprentissage automatique.

Cette méthode simplifie la création de nouvelles vues 3D avec peu d'images.

Apprends à créer des requêtes qui distinguent les données efficacement.

Présentation de robusta, une méthode pour un apprentissage efficace avec peu de données.

L'apprentissage automatique transforme le tagging des jets à saveur lourde en physique des hautes énergies au LHC.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'estimation de l'incertitude dans les modèles d'IA pour les appareils edge.

Découvrez comment SiD accélère la création d'images tout en gardant la qualité.

Une nouvelle méthode améliore la sécurité de conduite des robots tout en augmentant leur vitesse d'apprentissage.

Découvrez comment MASAAT améliore les stratégies d'investissement grâce à l'analyse multi-agents.

Les modèles modernes de Hopfield améliorent les capacités de mémoire et de récupération des machines.

Un nouveau cadre améliore la qualité des images tout en réduisant le temps de traitement et l'utilisation des ressources.

Un nouveau jeu de données améliore la classification des données Lidar pour des paysages variés.

Cet article examine comment les réseaux neuronaux prédisent le comportement du son dans les conduits.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des modèles de langage sans sacrifier la qualité.

Explore comment l'analyse de dérive améliore l'efficacité des algorithmes d'IA.

Des recherches montrent comment les opinions personnelles peuvent améliorer la précision des prédictions de l'IA.

Une nouvelle technique pour l'allocation dynamique de mémoire améliore l'efficacité des grands modèles de langage.