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Une nouvelle approche améliore l'adaptabilité des modèles à travers des ensembles de données variés.

De nouvelles méthodes améliorent la prédiction des coefficients d'activité dans les mélanges liquides grâce à l'apprentissage automatique.

Cette recherche propose une méthode pour distinguer les graphes réels des graphes générés.

Un nouveau jeu de données améliore les compétences de raisonnement de l'IA en combinant des tâches visuelles et logiques.

Méthodes pour évaluer des classificateurs quand les vraies étiquettes sont absentes.

Une méthode pour réduire le biais dans les jeux de données d'entraînement de l'IA pour des résultats plus équitables.

L'optimiseur Lookaround améliore l'entraînement des modèles en intégrant une moyenne des poids tout au long du processus.

L'anisotropie affecte la performance des modèles Transformer sur différents types de données.

Une étude propose une nouvelle méthode pour estimer la qualité de la traduction automatique avec incertitude.

Une méthode qui combine le traitement des données et les prédictions en ML pour prendre des décisions plus rapidement.

Explorer le rôle des minima plats dans l'amélioration des performances des modèles de machine learning.

Chart2Vec propose une nouvelle façon de visualiser des données sensibles au contexte.

Présentation de PEACE, un cadre pour améliorer la détection de discours de haine sur différentes plateformes en ligne.

Un aperçu de comment la gestion des données a évolué au fil des décennies.

Cette recherche met l'accent sur la synergie entre le classement et la prédiction de notes dans différentes applications.

Une nouvelle approche améliore l'équité et la sécurité dans les systèmes d'IA.

Explorer des méthodes pour extraire des signaux de jeux de données bruyants dans différents domaines.

Un aperçu de comment la modélisation des définitions génère des significations de mots en NLP.

Un aperçu de comment SLASH fusionne des techniques d'IA pour un meilleur raisonnement.

NodeFormer améliore le traitement des données graphiques, rendant l'apprentissage automatique plus évolutif et flexible.

Une nouvelle méthode améliore la précision du modèle face à des distributions de données inconnues.

Une nouvelle stratégie garantit une représentation égale des types de données en apprentissage automatique.

Nouvelle approche améliore la segmentation d'images médicales avec peu de données étiquetées.

Un aperçu des méthodes de classification de nœuds et de leurs applications dans divers domaines.

Méthodes pour améliorer les systèmes de traduction de la parole pour les langues sous-représentées.

Une nouvelle méthode améliore la modélisation des surfaces d'énergie potentielle dans les simulations atomistiques.

Une nouvelle approche du sampling de Gibbs améliore la performance des réseaux de neurones.

Skill-Critic mélange apprentissage de haut niveau et de bas niveau pour de meilleures performances dans les tâches RL.

Une étude sur la réduction du bruit dans les réseaux de neurones quantiques en utilisant la régularisation de la variance.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les machines apprennent des tâches grâce à la détection d'interactions.

MERT traite les défis de la modélisation musicale grâce à des techniques d'apprentissage auto-supervisé innovantes.

Un aperçu de l'impact de RGD sur la performance et la généralisation des modèles.

DiffAug améliore les systèmes de reconnaissance d'images grâce à des techniques de bruit innovantes.

Cet article examine comment D-SGD maintient la généralisation à travers différentes structures de communication.

Découvrez comment les champs aléatoires gaussiens aident à corriger l'effet de recherche ailleurs dans l'analyse des données en physique.

Un aperçu de comment les CSCGs améliorent l'apprentissage en contexte grâce à des structures de modèles flexibles.

Présentation de MedFMC, un jeu de données qui améliore la classification des images médicales pour un meilleur diagnostic.

De nouvelles méthodes améliorent la façon dont les investisseurs prédisent les changements de prix des actions.

Un nouveau cadre améliore les prédictions dans les graphes de connaissances avec peu d'exemples.

Un aperçu pour améliorer l'efficacité des échantillons dans l'apprentissage par renforcement avec de nouvelles techniques.