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M2QA améliore l'apprentissage automatique pour les questions dans différentes langues et sujets.

Combiner l'élagage et la quantification rend les DNN plus efficaces pour les petits appareils.

Une nouvelle méthode améliore l'extraction de relations au niveau des documents en utilisant une sélection de données efficace.

Swish-T améliore les performances des modèles en deep learning grâce à des techniques d'activation innovantes.

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Nouveau jeu de données améliore la génération audio à partir de descriptions textuelles détaillées.

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L'apprentissage mutuel booste la performance et l'estimation d'incertitude dans les Réseaux Neuraux Bayésiens.

Deux systèmes améliorent l'accompagnement des utilisateurs et la vérification dans l'analyse des données générées par l'IA.

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Nouvelles méthodes pour entraîner des modèles de langue afin de soutenir des langues diverses.

Une nouvelle approche qui combine la modélisation générative et le boosting pour de meilleurs résultats d'apprentissage.

La recherche dévoile des méthodes pour s'attaquer efficacement aux défis de l'optimisation quadratique sparse.

De nouvelles méthodes améliorent la fusion de modèles pour de meilleures performances en apprentissage automatique.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des estimations dans les modèles probabilistes en s'attaquant au bruit.

Apprends ce qu'est le drift en ML et comment y faire face efficacement.

Enquêter sur comment les réseaux de neurones apprennent des caractéristiques pendant l'entraînement.

Une nouvelle méthode améliore les algorithmes B&B pour les problèmes de régularisation L0.

Un nouveau cadre améliore la compréhension des sentiments cachés dans le texte.

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Des scientifiques améliorent les prévisions des éruptions solaires grâce à l'apprentissage profond et à des techniques de données innovantes.

Une nouvelle méthode améliore la clarté des prédictions dans les classificateurs softmax pour des domaines critiques.

Ce papier parle d'une méthode pour améliorer la qualité de la traduction en s'attaquant au bruit des données.

Une nouvelle méthode améliore la classification des nœuds en utilisant des données étiquetées limitées.

Une nouvelle approche pour évaluer les modèles de ML en se concentrant sur la préparation des données.

Cet article parle de l'amélioration de la régression ridgeless par noyau en utilisant des noyaux RBF LAB.

Améliorer les ensembles de prédiction quand les conditions de données changent sans avoir besoin d'étiquettes.

Cet article examine comment le contact social peut réduire les biais dans les modèles de langage.

Ce travail propose des méthodes pour améliorer la complétion des graphes de connaissances grâce à des ensembles de règles plus malins.

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Présentation d'une nouvelle méthode pour la modélisation statistique sur les processeurs quantiques.

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