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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.

Cette étude traite de l'instabilité des prévisions dans les réseaux de neurones profonds, en proposant des solutions efficaces pour s'améliorer.

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

Un aperçu de comment les modèles de langage prédisent des mots et comment ça fonctionne.

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.

Cette recherche améliore la classification des nœuds en utilisant la non-uniformité des étiquettes dans les réseaux de neurones graphiques.

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.

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Une nouvelle méthode pour améliorer l'apprentissage à partir de tâches limitées en apprentissage automatique.

FACE introduit des indicateurs innovants pour évaluer le langage généré par machine par rapport à l'écriture humaine.

Exploration des méthodes statistiques pour des structures de données complexes dans l'estimation.

UniEX combine plusieurs tâches d'extraction d'informations dans un seul cadre efficace.

Enquête sur le potentiel des perceptrons quantiques pour améliorer les capacités d'apprentissage automatique.

Cette recherche se concentre sur l'amélioration de l'apprentissage auto-supervisé grâce à l'apprentissage par contraste et à l'augmentation des données.

Un examen des méthodes de clustering de données uniques dans l'apprentissage contrastif.

Une nouvelle méthode augmente la vitesse d'entraînement des GAN et la qualité des images.

Les réseaux de neurones graphiques améliorent la vitesse et la précision de l'estimation d'état dans les systèmes électriques.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse des sentiments avec peu de données étiquetées.

De nouveaux algorithmes identifient la troncature dans les distributions normales avec moins d'échantillons.