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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.

SimFWI améliore les techniques d'inversion géophysique pour une meilleure analyse du sous-sol.

Des chercheurs utilisent l'apprentissage par renforcement pour comprendre la structure des saveurs des quarks et des leptons.

Cet article examine comment changer les structures de questions peut améliorer la performance des systèmes VQA.

Des études montrent que les modèles de langage peuvent améliorer les capacités de négociation grâce à des retours et de la compétition.

L'apprentissage automatique aide à prédire le chauffage par choc dans les matériaux granulaires pour des applications plus sûres.

Une nouvelle technique aligne efficacement les scans dentaires pour une meilleure planification des traitements.

Une étude compare les méthodes traditionnelles et l'apprentissage profond pour prédire le comportement à partir des IRM cérébrales.

Examiner comment les modèles apprennent et prennent des décisions dans des applications critiques.

Un truc qui permet d'oublier sélectivement dans les modèles génératifs pour éviter les abus.

Apprends comment les fonctions de fitness relient les séquences biologiques à des propriétés clés pour le développement des protéines.

Des techniques innovantes augmentent l'utilité des données synthétiques dans l'entraînement des classificateurs.

Un nouveau cadre améliore la sécurité en détectant des anomalies dans les données des capteurs d'avion.

Présentation d'une méthode plus rapide pour entraîner des réseaux de neurones avec moins de données.

Les images synthétiques aident à améliorer la reconnaissance faciale tout en résolvant les problèmes de collecte de données.

Ce document présente une stratégie efficace pour choisir des images à étiqueter.

Ce boulot améliore le réglage des paramètres dans les réseaux bayésiens avec un minimum de changements.

Un nouveau modèle améliore la réponse aux questions vidéo en utilisant des principes de théorie des jeux.

Un aperçu des processus aléatoires et de leur suprême attendu.

Le cadre RAHC améliore la qualité des images en prenant en compte plusieurs conditions météorologiques en même temps.

Les VLEs adaptent la représentation des images en fonction de la complexité pour une meilleure compréhension et recréation.

Une nouvelle méthode permet aux robots d'apprendre en continu sans réinitialisations.

Explorer le potentiel des modèles génératifs quantiques dans différents domaines.

Une étude révèle un biais important dans les méthodes de désidentification pour les noms cliniques.

RMLR propose une nouvelle méthode pour mieux classer les matrices SPD.

Les chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour comprendre les phases complexes dans les matériaux désordonnés.

Cet article explique comment les IRD clarifient les prédictions des modèles d'apprentissage automatique complexes.

Un aperçu des défis et des défenses contre les attaques adversariales en apprentissage profond.

Une méthode pour apprendre aux agents RL à apprendre en toute sécurité tout en atteignant des objectifs.

Une étude sur l'amélioration de la vitesse et de la qualité de génération de texte en utilisant des DLM.

De nouvelles méthodes améliorent le lien entre les images et le texte grâce à des modèles avancés.