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Cet article parle de l'utilisation des embeddings vectoriels pour analyser les performances professionnelles en cyclisme sur route.

Une nouvelle méthode pour estimer le flux de scène sans étiquettes humaines améliore la vitesse et la précision.

Une méthode pour évaluer la précision du modèle et éviter le surapprentissage.

Une nouvelle méthode améliore la génération de code dans les modèles de langage en utilisant les retours de l'exécution du code.

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Une étude sur la capacité des modèles de langage à gérer des tâches de graphes avec de nouveaux benchmarks.

Ce boulot examine les taux de décroissance des valeurs propres pour améliorer la généralisation des réseaux de neurones.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension de la parole par les machines en utilisant des données audio non étiquetées.

Un cadre utilisant quelques exemples étiquetés pour une détection efficace des anomalies dans les graphes.

Un regard approfondi sur la méthode Robbins-Monro en statistiques et optimisation.

Un aperçu de l'algorithme de Blahut-Arimoto contraint et son impact sur la compression des données.

Améliorer la compréhension des actions par les modèles tout en gardant les capacités de reconnaissance d'objets.

Une nouvelle méthode améliore la génération de code pour des tâches de programmation complexes.

La perte d'apprentissage contrastif ajusté améliore la reconnaissance d'image grâce à un meilleur traitement des exemples.

Une nouvelle méthode améliore la manière dont les attaques adversariales trompent les modèles d'apprentissage automatique.

BioAug améliore les données d'entraînement pour le NER biomédical, en s'attaquant aux problèmes de manque de données.

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Une méthode pour améliorer l'interprétabilité et la performance des réseaux de neurones inspirée du cerveau humain.

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Des chercheurs trouvent de meilleures façons de mesurer la performance des modèles de langue.

Un aperçu des nouvelles méthodes d'estimation de canal utilisant des modèles génératifs.

Une nouvelle méthode combine les machines de Tsetlin et les réseaux bayésiens pour de meilleures prédictions.

Un nouveau modèle améliore l'expérience utilisateur en suggérant des actions pertinentes dans l'automatisation des flux de travail.

Apprends des méthodes pour améliorer l'estimation des preuves en inférence bayésienne.

Explorer des méthodes pour améliorer la prise de décision en situation d'incertitude dans l'apprentissage par renforcement.

Cette étude montre comment les arêtes dirigées améliorent la performance des GNN, surtout dans les graphes hétérophiles.

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CHNNet offre un apprentissage plus rapide et de meilleures performances dans les réseaux de neurones.

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SLiC propose une méthode plus simple pour améliorer les modèles de langage avec des retours humains.

Une nouvelle attaque sans oracle révèle des risques dans les méthodes de verrouillage par latch pour la sécurité des puces.

Cet article explique comment clarifier les comportements d'apprentissage multi-agents pour les utilisateurs.

Les machines apprennent des tâches grâce à des conversations naturelles avec les humains.

Une nouvelle méthode améliore la classification de la couverture terrestre en utilisant des techniques d'apprentissage semi-supervisé.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation d'images tout en protégeant la vie privée des patients.