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Introduction de SERT et SST-ANN pour de meilleures prédictions avec des données manquantes.

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Comment les matrices de Gram et les couches de normalisation améliorent l'apprentissage des réseaux de neurones.

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Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage d'images en réduisant les similitudes visuelles entre les paires.

Une nouvelle méthode améliore les modèles audio généraux pour une reconnaissance vocale efficace.

De nouvelles techniques améliorent la sélection des experts dans les modèles de machine learning pour de meilleures performances.

Une nouvelle méthode améliore la génération de listes de problèmes à partir des notes de progrès à l'hôpital.

Cette étude évalue la calibration des prévisions probabilistes dans les modèles de régression neuronale.

AFFJORD améliore la modélisation générative avec de nouvelles techniques puissantes.

Une nouvelle méthode de modélisation acoustique intègre des réseaux de neurones avec des connaissances scientifiques.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la classification de texte avec peu de données étiquetées.

Un cadre innovant améliore les graphes de connaissances pour de meilleures performances dans les tâches.

De nouvelles méthodes améliorent l'alignement des entités dans les graphes de connaissances en utilisant des techniques d'inondation de similarité.

Une nouvelle méthode appelée DEAT vise à améliorer l'efficacité de l'entraînement adversarial.

Un aperçu des dynamiques d'apprentissage des réseaux à deux couches et de leurs applications.

Quick-Tune simplifie le choix et le réglage des modèles d'apprentissage automatique pré-entraînés.

Cette recherche traite de l'oubli en IA à travers l'apprentissage continu dans la compréhension du langage parlé.

Cette étude examine les défis d'alignement des mots et les solutions de transport optimal.

Une nouvelle approche combine des tâches de cloze et de l'augmentation de données pour améliorer la performance des QA.

Un nouveau modèle améliore les recommandations en utilisant à la fois des retours positifs et négatifs.

Cet article examine des méthodes efficaces pour éliminer les biais des modèles de langage.

De nouvelles méthodes améliorent la robustesse des modèles contre les attaques adversariales utilisant des données tabulaires.

Améliorer la capacité des modèles de langue à répondre à des questions complexes en utilisant des graphes de connaissances.

Un aperçu de comment les données contrefactuelles peuvent réduire les biais dans les modèles d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode en deux étapes améliore les modèles climatiques pour de meilleures prévisions.

Découvrez comment l'apprentissage fédéré peut améliorer l'apprentissage automatique tout en protégeant la confidentialité des données.

Cette méthode améliore les performances de VQA en utilisant des images non étiquetées pour la génération de questions.

Des recherches montrent que les grands modèles de langage peuvent être entraînés pour imiter la prise de décision humaine.

DIFT utilise des modèles de diffusion pour trouver des correspondances d'images sans supervision.

Un nouveau cadre rend les résultats de classification de séries temporelles multivariées plus faciles à comprendre.

GEO-Bench vise à faire avancer les modèles de base dans les tâches de surveillance de la Terre.

Une nouvelle approche pour gérer les données incomplètes et bruyantes dans la recherche.

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