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DeepVAT améliore l'évaluation de clustering dans des jeux de données d'images complexes en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.

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Un nouveau cadre améliore la diversité des recommandations de contenu pour un meilleur engagement.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions de données dans les zones sans couverture de capteurs.

Combiner la réécriture de graphes avec des GNN pour l'analyse dynamique des données.

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W-Procer améliore la reconnaissance d'entités nommées dans les textes médicaux en utilisant l'apprentissage par petits groupes.

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SlimFit réduit l'utilisation de mémoire pour les modèles de transformeurs pendant le fine-tuning.

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L'Alignement de Support Adversarial Conditionnel améliore la performance des modèles dans différents domaines avec des différences d'étiquettes.

Un nouveau modèle améliore la performance des GNN avec des données de graphes incomplètes.

Une plongée profonde dans la complexité des modèles et son impact sur la performance.

Cette méthode améliore les modèles de vision et de langage sans avoir besoin d'images étiquetées.

L'atypicité affecte grave la fiabilité des prédictions en machine learning.

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Un nouveau modèle de réseau neuronal profond rend la prédiction des interactions moléculaires plus efficace.

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Nouvelle approche qui améliore la façon dont l'IA reconnaît les combinaisons uniques d'attributs et d'objets.

ReSup améliore la reconnaissance des émotions en gérant efficacement les étiquettes bruyantes.

De nouvelles méthodes dans les algorithmes d'apprentissage utilisent l'échantillonnage et l'approximation pour de meilleures prédictions.

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Occ-BEV améliore la perception des véhicules grâce à une modélisation 3D multi-caméra et à l'intégration de données.

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Une nouvelle méthode pour améliorer l'apprentissage à partir d'étiquettes bruyantes en utilisant des modèles de diffusion.

Utiliser l'apprentissage profond pour améliorer le clustering avec des annotations bruyantes.

Une étude montre comment les réseaux profonds s'en sortent bien malgré le bruit dans les données d'entraînement.

Un aperçu de comment l'overfitting bénin peut profiter aux modèles d'apprentissage automatique.