Découvre le potentiel des réseaux de neurones simples en apprentissage automatique.
Hippolyte Labarrière, Cesare Molinari, Lorenzo Rosasco
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La science de pointe expliquée simplement
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Hippolyte Labarrière, Cesare Molinari, Lorenzo Rosasco
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Découvre comment les boucles de rétroaction contextuelles améliorent la précision et l'adaptabilité des réseaux de neurones.
Jacob Fein-Ashley
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FedLEC améliore les performances de l'apprentissage fédéré en gérant efficacement les déséquilibres de labels.
Di Yu, Xin Du, Linshan Jiang
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Une nouvelle méthode optimise les tables de recherche en utilisant des conditions de 'non prise en compte'.
Oliver Cassidy, Marta Andronic, Samuel Coward
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Explore comment les taux d'apprentissage influencent l'entraînement et les performances de l'IA.
Lawrence Wang, Stephen J. Roberts
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Un modèle léger conçu pour séparer efficacement les discours mélangés dans des environnements bruyants.
Shaoxiang Dang, Tetsuya Matsumoto, Yoshinori Takeuchi
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Rencontrez RACA, une révolution dans l'IA qui réduit la consommation d'énergie tout en améliorant la performance.
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Mihailo Stojnic
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Calder Katyal
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Yi Yang, Xuchen Wang, Richard M. Voyles
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