BSGAN propose une nouvelle méthode pour s'attaquer aux jeux de données déséquilibrés en apprentissage automatique.
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La science de pointe expliquée simplement
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Les techniques d'IA sont en train de changer la façon dont les chercheurs abordent les défis de l'Algèbre Universelle.
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La perte d'apprentissage contrastif ajusté améliore la reconnaissance d'image grâce à un meilleur traitement des exemples.
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Cette recherche améliore la classification des nœuds en utilisant la non-uniformité des étiquettes dans les réseaux de neurones graphiques.
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Nouveau modèle améliore la compréhension des images médicales grâce à des questions ouvertes.
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Une nouvelle méthode améliore les estimations d'incertitude pour les tâches de séquence en traduction automatique.
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Un nouvel outil pour analyser des réseaux complexes en utilisant l'analyse de graphes.
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Cette recherche se concentre sur l'amélioration de l'apprentissage auto-supervisé grâce à l'apprentissage par contraste et à l'augmentation des données.
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