Découvrez comment les systèmes TTS évoluent pour sonner de plus en plus humain.
Haowei Lou, Helen Paik, Wen Hu
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La science de pointe expliquée simplement
Découvrez comment les systèmes TTS évoluent pour sonner de plus en plus humain.
Haowei Lou, Helen Paik, Wen Hu
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Découvrez comment ProFe améliore la communication dans l'apprentissage fédéré décentralisé.
Pedro Miguel Sánchez Sánchez, Enrique Tomás Martínez Beltrán, Miguel Fernández Llamas
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Explore comment les têtes d'attention affectent la désambiguïsation des pronoms dans la traduction automatique.
Paweł Mąka, Yusuf Can Semerci, Jan Scholtes
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Une nouvelle méthode simplifie l'interprétation du code binaire pour les chercheurs et les développeurs.
Hanxiao Lu, Hongyu Cai, Yiming Liang
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Des chercheurs montrent les failles des modèles NLI en utilisant des techniques d'adversaire.
Chetan Verma, Archit Agarwal
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ANaGRAM combine l'apprentissage automatique et la physique pour mieux résoudre les problèmes.
Nilo Schwencke, Cyril Furtlehner
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Découvrez comment l'Indice d'Incertitude de Prédiction améliore la détection du dérive de concept.
Pengqian Lu, Jie Lu, Anjin Liu
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Le Deep Spectral Clustering améliore la précision du clustering en utilisant des techniques avancées.
Wengang Guo, Wei Ye
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Découvrez comment les réservoirs quantiques révolutionnent la gestion des données en apprentissage automatique et au-delà.
Alexander Yosifov, Aditya Iyer, Vlatko Vedral
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Un nouveau cadre améliore la capacité du machine learning à retenir des connaissances tout en apprenant de nouvelles tâches.
Baocai Yin, Ji Zhao, Huajie Jiang
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S'attaquer aux défis du biais géographique dans la technologie de reconnaissance d'objets.
Rahul Nair, Gabriel Tseng, Esther Rolf
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Le biais dans les jeux de données peut aggraver les prédictions de l'IA, entraînant des résultats injustes.
Bhanu Tokas, Rahul Nair, Hannah Kerner
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Apprends comment l'inférence variationnelle et les flux de normalisation améliorent la modélisation statistique.
Abhinav Agrawal, Justin Domke
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Apprends à vérifier si les réseaux de neurones restent précis avec des changements de données.
Xin Wang, Feilong Wang, Xuegang Ban
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NITRO comble le fossé pour faire tourner des LLM sur des NPU, améliorant la performance et l'efficacité.
Anthony Fei, Mohamed S. Abdelfattah
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Découvrez comment les courbes non linéaires limitées améliorent les méthodes de classification d'images.
Vijay Prakash S
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Apprendre aux robots à gérer des situations difficiles en toute sécurité est essentiel pour leur réussite.
Hongpeng Cao, Yanbing Mao, Lui Sha
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Une méthode pour aider les modèles de langue à savoir quand parler ou se taire.
Hyuhng Joon Kim, Youna Kim, Sang-goo Lee
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Les modèles de fond améliorent l'analyse des collisions de particules en physique des hautes énergies.
Joshua Ho, Benjamin Ryan Roberts, Shuo Han
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Découvrez comment la calibration de auto-débiaisage améliore la reconnaissance de catégories en apprentissage automatique.
Wenbin An, Haonan Lin, Jiahao Nie
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Découvrez comment l'apprentissage automatique transforme notre compréhension du comportement des fluides.
Mukesh Karunanethy, Raghunathan Rengaswamy, Mahesh V Panchagnula
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Présentation de nouvelles méthodes pour une analyse efficace des données graphiques.
Shashank N. Sridhara, Eduardo Pavez, Antonio Ortega
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De nouvelles méthodes d'apprentissage actif améliorent l'efficacité des modèles et s'attaquent à l'incertitude.
Jake Thomas, Jeremie Houssineau
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Une nouvelle méthode qui garantit que les modèles linguistiques restent sûrs tout en étant efficaces.
Xin Yi, Shunfan Zheng, Linlin Wang
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Apprends comment un bon poids améliore les performances de l'IA en multitâche.
Hugo Monzón Maldonado, Thomas Möllenhoff, Nico Daheim
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Découvrez comment MIAdam améliore la performance et la généralisation des modèles en deep learning.
Long Jin, Han Nong, Liangming Chen
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Des techniques de taille innovantes rendent les modèles d'IA plus efficaces et performants.
Xuan Shen, Zhao Song, Yufa Zhou
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Apprends comment l'apprentissage métrique profond améliore les systèmes de reconnaissance et de récupération d'images.
Yash Patel, Giorgos Tolias, Jiri Matas
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Les modèles d'état générant des graphes améliorent la manière dont les machines apprennent à partir de données complexes.
Nikola Zubić, Davide Scaramuzza
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Apprends à partager des idées grâce à une influence stratégique sur les réseaux sociaux.
Asela Hevapathige, Qing Wang, Ahad N. Zehmakan
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Les flux normalisants causaux garantissent des résultats équitables dans la modélisation des données.
Qingyang Zhou, Kangjie Lu, Meng Xu
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Découvre comment l'IA crée des visuels incroyables à partir de simples suggestions de texte.
Hao Li, Shamit Lal, Zhiheng Li
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Découvre comment les modèles d'apprentissage essaient d'améliorer la confidentialité à l'ère numérique.
Maryam Aliakbarpour, Konstantina Bairaktari, Adam Smith
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Combiner vidéo et audio pour mieux détecter les émotions.
Antonio Fernandez, Suzan Awinat
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Krony-PT réduit les modèles de langage tout en gardant de bonnes perfs pour un accès plus large.
M. Ayoub Ben Ayad, Jelena Mitrovic, Michael Granitzer
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De nouvelles techniques améliorent la façon dont les machines reconnaissent et interprètent les scènes vidéo.
Phúc H. Le Khac, Graham Healy, Alan F. Smeaton
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Une nouvelle méthode pour améliorer les prédictions dans des jeux de données déséquilibrés en utilisant l'apprentissage par groupes.
Ruizhi Pu, Gezheng Xu, Ruiyi Fang
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Découvrez comment les réseaux de neurones améliorent l'optimisation non linéaire dans différents domaines.
Robert B. Parker, Oscar Dowson, Nicole LoGiudice
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Découvrez comment les copules révèlent des relations complexes entre des variables aléatoires.
Ruyi Pan, Luis E. Nieto-Barajas, Radu V. Craiu
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EDformer améliore la prévision des séries temporelles avec une précision et une explicabilité supérieures.
Sanjay Chakraborty, Ibrahim Delibasoglu, Fredrik Heintz
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