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Apprends comment des étiquettes imprécises peuvent améliorer les modèles de machine learning grâce à des méthodes innovantes.

Des recherches montrent que les biais peuvent se transférer d'une langue à l'autre dans l'analyse de sentiment.

TransCoder propose une nouvelle stratégie pour améliorer la compréhension et la performance du code.

Les chercheurs utilisent des simulateurs quantiques pour améliorer les capacités d'apprentissage machine.

Une méthode pour réduire les schémas trompeurs dans les modèles pré-entraînés pour de meilleures prédictions.

Des techniques innovantes d'apprentissage profond améliorent l'analyse des données de mesure complexes en physique.

Une nouvelle méthode simplifie l'extraction de données à partir de tableaux complexes en utilisant des techniques basées sur des schémas.

Explore une nouvelle méthode pour résumer des documents dans différentes langues avec une précision améliorée.

Découvrez comment l'OIE améliore la détection des événements, des zones riches aux zones à faibles ressources.

Analyser l'impact de la taille du modèle et du type de données sur les méthodes de traduction.

Cette étude améliore la compréhension des scènes 3D en utilisant des modèles de base sans avoir besoin de gros jeux de données.

Une étude sur la séparation des composants rapides et lents dans les simulations avec des méthodes innovantes.

De nouvelles méthodes améliorent la détection d'objets en utilisant des données étiquetées et non étiquetées.

Une nouvelle méthode améliore les calculs GW en utilisant l'apprentissage automatique pour plus d'efficacité.

Explore le rôle crucial des taux d'apprentissage dans l'entraînement des réseaux de neurones.

ReadMe++ propose des phrases variées pour évaluer la lisibilité en arabe, anglais et hindi.

Une nouvelle méthode auto-supervisée améliore le raisonnement logique sans avoir besoin de beaucoup de données étiquetées.

Une méthode pour améliorer les modèles de langue boîte noire en utilisant des modèles plus petits et entraînables.

Une nouvelle méthode améliore l'extraction d'infos en créant des questions automatiquement.

Une nouvelle méthode en apprentissage continu améliore la performance des tâches et réduit l'oubli.

KARNet combine l'apprentissage machine et la physique pour de meilleures prédictions de conduite autonome.

EXnet propose des solutions innovantes pour les tâches de classification de texte avec des exemples illimités.

Une étude montre comment le placement des objets influence la performance des modèles dans les scénarios de conduite.

Spider GAN améliore l'entraînement des GAN en utilisant des entrées d'images structurées pour de meilleurs résultats.

Les LDNets proposent une nouvelle approche pour modéliser des systèmes complexes en utilisant des techniques basées sur les données.

PAO rend l'optimisation plus facile à utiliser et à comprendre.

Cette bibliothèque facilite l'utilisation des GFlowNets pour les chercheurs.

Une nouvelle méthode améliore la détection des émotions dans la parole en utilisant des techniques d'auto-attention.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions en utilisant les conseils d'experts malgré des étiquettes de données bruyantes.

Combiner l'apprentissage actif et le fine-tuning efficace en paramètres booste la performance du modèle avec peu de données.

Examiner les biais dans les embeddings de mots et proposer une nouvelle méthode pour les réduire.

La recherche met en avant l'importance de la cohérence de la représentation dans les modèles de NLP.

Examiner les problèmes de résultats inexactes dans les grands modèles de langage.

Le dataset MMSMR vise à améliorer l'évaluation des conversations de chatbots avec des réponses humaines variées.

Une nouvelle façon de classer les images selon les interactions sur les réseaux sociaux.

Une nouvelle méthode réduit le biais dans l'apprentissage automatique tout en maintenant la performance.

Une nouvelle méthode pour améliorer la conception des récompenses dans l'apprentissage par renforcement en utilisant des signaux vidéo.

Dynosaur automatise la création de données pour l'ajustement des instructions, offrant des avantages en qualité et en coût.

Cette étude examine comment la comm' du FOMC influence les marchés financiers et la politique monétaire.

De nouvelles méthodes améliorent le finetuning de gros modèles en utilisant moins de mémoire.