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Une étude comparant les techniques d'augmentation de données pour améliorer les modèles de vision par ordinateur.

Une nouvelle méthode améliore l'identification des intentions d'utilisateur connues et inconnues dans les chatbots.

Une nouvelle méthode améliore la précision pour récupérer des passages de texte pertinents.

Les AOT-SNNs améliorent l'estimation de l'incertitude dans les réseaux de neurones à impulsions pour de meilleures prédictions.

Une nouvelle méthode améliore les modèles 3D à partir de scans réels bruyants.

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FTMRate utilise des mesures de distance pour améliorer les choix de taux de données Wi-Fi.

Améliorer les processus gaussiens grâce à des techniques d'auto-distillation innovantes.

Une nouvelle méthode pour améliorer la précision des prédictions et les estimations d'incertitude en apprentissage automatique.

Cet article parle de comment gérer l'apprentissage chez les agents avec des contraintes imposées.

Combiner la mémoire épisodique et l'apprentissage par renforcement pour des décisions plus rapides et meilleures.

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Cette étude améliore la capacité des GNN à gérer des tâches multi-nœuds grâce à des techniques d'étiquetage innovantes.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance d'images avec des exemples limités.

Améliorer la classification des SPNs grâce à la combinaison d'imageries médicales et de données cliniques.

Une nouvelle méthode améliore le regroupement en alignant les représentations à travers plusieurs vues.

Un nouveau chatbot combine des images et du texte pour des interactions utilisateur améliorées.

Une étude révèle des méthodes pour extraire des retours sur l'énergie à partir des avis d'app.

Un aperçu de la façon dont le bruit affecte le consensus entre les agents et des méthodes pour optimiser la communication.

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Cette étude aborde l'analyse des sentiments dans différentes langues africaines en utilisant des modèles avancés.

Un modèle révolutionnaire améliore la représentation moléculaire pour le développement de médicaments.

Les zonotopes hybrides simplifient l'étude des réseaux de neurones utilisant des fonctions d'activation ReLU.

La recherche vise à prévoir le comportement de mémorisation dans les modèles de langue pour un meilleur contrôle de la vie privée.

Une nouvelle méthode améliore la qualité des images hyperspectrales en réduisant efficacement le bruit.

Une nouvelle approche qui combine la vision, la compréhension du langage et le raisonnement pour une meilleure IA.

Présentation de méthodes pour une exploration sûre en apprentissage par renforcement afin de minimiser les risques.

Une nouvelle méthode d'entraînement améliore les prédictions du comportement du zirconium avec l'hydrogène.

GPT-4 montre un bon potentiel pour améliorer l'efficacité et l'efficacité de la recherche d'architecture neuronale.

Explorer de nouvelles méthodes pour un apprentissage par imitation efficace dans les machines.

GCNH améliore l'apprentissage à partir de structures de graphes complexes, en s'attaquant efficacement à l'hétérophilie.

SequeL simplifie les expériences d'apprentissage continu avec la compatibilité PyTorch et JAX.

Un aperçu de comment les GNN analysent les données graphiques efficacement.

Examiner la justice individuelle dans les modèles bayésiens par rapport aux réseaux de neurones traditionnels.

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