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De nouvelles méthodes améliorent la détection d'objets inconnus grâce à un entraînement dé-biaisé.

Cette étude examine comment regrouper des données peut améliorer l'équité des modèles entre différents groupes.

Des recherches montrent des stratégies pour améliorer l'adaptabilité des réseaux de neurones dans des conditions dynamiques.

Des chercheurs présentent une nouvelle méthode pour gérer le bruit dans les unités de traitement quantique.

SymbolNet améliore la régression symbolique en utilisant des réseaux de neurones pour une génération de modèles efficace.

Un outil conçu pour améliorer les tâches de data science grâce à la planification dynamique et à la vérification des erreurs.

Un aperçu de la capacité de mémoire dans les machines à comité en forme d'arbre large et ses implications.

Un aperçu des méthodes interactives dans les workflows d'apprentissage automatique automatisés.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions pour les labels rares en utilisant des métadonnées.

Améliorer la calibration de l'incertitude aide à prendre de meilleures décisions dans plein de domaines.

Une nouvelle méthode combine des caractéristiques de texte et d'ID pour de meilleures recommandations.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage par transfert en optimisant la génération de poids à partir de modèles pré-entraînés.

Un nouveau cadre améliore la façon dont les robots apprennent des visuels et du langage.

Explorer les ordinateurs quantiques distribués et leurs défis pour surmonter les erreurs.

Les CLLMs améliorent la vitesse et la précision de la génération de langage grâce à des techniques d'entraînement affinées.

Un aperçu de l'apprentissage méta riemannien pour un apprentissage efficace avec peu d'exemples.

Une nouvelle méthode pour peaufiner de gros modèles avec une efficacité améliorée.

CAG-ODE améliore les prédictions pour les systèmes avec des agents interagissants et plusieurs interventions.

Stratégies pour apprendre efficacement à partir de données qui dépendent des observations précédentes.

Le Projet Tout-Visible V2 améliore la compréhension par l'IA des relations entre les objets dans les images.

Un aperçu des méthodes d'apprentissage profond dans la découverte de médicaments.

Hawk et Griffin ont mis en place un nouveau standard en traitement de langage efficace.

Un ensemble de données de haute qualité pour entraîner des modèles de langue à partir de contenu web en anglais.

LRR améliore l'efficacité et la performance de l'entraînement des réseaux de neurones grâce à une meilleure optimisation des paramètres.

Apprends comment l'échantillonnage négatif améliore l'entraînement des modèles de représentation de graphes de connaissances.

Examiner le potentiel des VQCs pour améliorer la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement.

Explorer des méthodes pour améliorer la fiabilité des explications des décisions de l'IA.

COFT-AD améliore la détection d'anomalies en utilisant peu de données normales.

Améliorer l'analyse d'image avec MLOps dans des situations de manque de données.

Une nouvelle méthode améliore la précision des modèles d'apprentissage automatique dans la classification d'images.

Une nouvelle métrique pour évaluer la robustesse des modèles d'explicabilité en apprentissage automatique.

Un aperçu des défis de la prévision dans des systèmes dynamiques complexes.

Un ensemble de données pour améliorer la génération de mots-clés dans les textes juridiques dans 24 langues.

Un nouveau jeu de données vise à améliorer la compréhension des images scientifiques et du raisonnement par l'IA.

Une nouvelle étude examine le rôle de l'apprentissage de la représentation dans les tâches de graphes.

Explorer comment la netteté des minima influence la performance du modèle sur des données audio inaperçues.

Une nouvelle méthode améliore la génération, la reconstruction et la représentation des données en apprentissage automatique.

Présentation d'une méthode innovante pour générer des graphes divers et réalistes.

Des chercheurs ont développé une nouvelle méthode pour suivre la propagation des maladies avec un minimum de données.

Une nouvelle approche pour améliorer l'estimation de la valeur d'action dans les agents d'apprentissage par renforcement.