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Examiner le rôle de l'apprentissage machine dans l'analyse des données des expériences du LHC.

ARO propose une solution rapide et précise pour détecter la fraude par carte de crédit.

Des chercheurs combinent des instructions pour améliorer les modèles d'apprentissage automatique pour différentes tâches.

Cette étude présente des métriques innovantes pour évaluer les RNN et les transformateurs sans entraînement.

Les nouveaux agents peuvent effectuer des tâches juste en se basant sur les inputs visuels des interfaces graphiques.

Apprends comment l'optimisation stochastique gère l'incertitude dans différents domaines.

Une nouvelle méthode améliore la détection des mots-clés dans les enregistrements audio.

Une nouvelle représentation graphique améliore la façon dont l'apprentissage automatique analyse les langages de programmation.

Recherche sur comment les réseaux de neurones accomplissent plusieurs tâches efficacement.

Explorer l'impact de l'IA dans les processus d'annotation de texte et son efficacité.

Explorer l'impact des Vision Transformers sur la précision de l'estimation de la pose d'objet.

Explorer l’efficacité des stratégies évolutives pour trouver des initialisations de réseaux clairsemés.

Une nouvelle méthode utilisant des graphes pour identifier les attaques adversariales sur les réseaux de neurones.

De nouvelles méthodes montrent que des ensembles de données plus petits et de haute qualité donnent de meilleures performances en IA.

Trois tâches axées sur les variétés de langue, la détection d'intention et l'identification de la parole.

Explore des méthodes innovantes en apprentissage machine pour gérer plusieurs objectifs en même temps.

Chainsaw améliore la précision dans l'identification des domaines protéiques en utilisant des techniques d'apprentissage profond.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les réseaux de neurones expliquent leurs décisions.

LOWA améliore la détection d'objets en se concentrant sur les traits et des descriptions flexibles.

ActiveAED améliore la détection des erreurs dans les annotations de données grâce à l'interaction humaine.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans la collecte d'évaluations subjectives en utilisant des comparaisons par paires.

Le système AED-EEND améliore la diarisation des locuteurs en intégrant des techniques avancées pour une meilleure précision.

Une nouvelle méthode améliore la généralisation des modèles de séquence sur des longueurs variables.

Voici LOCCO, une nouvelle méthode pour améliorer le parsing sémantique et la génération de texte.

Un nouveau modèle promet de meilleures prévisions des flux turbulents.

Une nouvelle approche des maths en utilisant des données pures et des séquences finies.

Pengi fusionne la compréhension audio et la génération de texte en un seul modèle.

Une nouvelle approche identifie différentes molécules ayant des fonctions médicamenteuses similaires.

Une nouvelle méthode simplifie les prédictions de modèle en analysant les contributions des échantillons d'entraînement.

Des chercheurs ont développé des outils d'apprentissage automatique pour classifier le comportement du plasma dans les tokamaks.

Des chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour améliorer les prévisions d'humidité du combustible des incendies de forêt.

BT-Cell améliore les réseaux de neurones récursifs pour une meilleure compréhension du langage.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la stabilité des calculs de la valeur de Shapley.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans l'interprétation des données de collision de particules à haute énergie.

Un nouveau mécanisme de contexte global améliore la façon dont les ordinateurs comprennent la langue humaine.

Un nouvel algorithme améliore l'efficacité de l'apprentissage par renforcement et réduit les besoins en données.

MetaDiffuser améliore l'apprentissage par renforcement hors ligne grâce à des méthodes innovantes de génération de trajectoires.

Un nouveau cadre pour améliorer la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement.

Un aperçu de comment l'augmentation de données améliore les méthodes d'entraînement de code source.

Cet article parle de SANTA, un modèle conçu pour améliorer la recherche d'informations sur des données structurées.