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Un nouveau cadre s'attaque à l'équité dans les réseaux de neurones profonds pendant l'élagage du modèle.

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Le cadre ITEM améliore la formation et l'évaluation des GNN pour de meilleures recommandations.

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Un nouveau système améliore le service des modèles ML en combinant précision et montée en charge matérielle.

Un nouveau jeu de données vise à améliorer les techniques d'amélioration de vidéos en faible lumière.

Nouveau jeu de données améliore la capacité de l'IA à comprendre des modifications d'images complexes.

Des recherches trouvent des moyens de maintenir la qualité d'image dans les modèles de diffusion grâce à des ajustements de méthode.

Une méthode d'ensemble innovante améliore la précision des modèles linguistiques et visuels.

Une nouvelle approche pour entraîner des modèles de récompense qui s'alignent sur les préférences humaines.

Slice-100K propose plein de fichiers G-code et STL pour la recherche en impression 3D.

De nouvelles recherches révèlent des schémas complexes dans la dynamique de formation du machine learning.

Un aperçu simple des modèles basés sur l'énergie et leur rôle dans la génération de données.

Adapter des prompts à des modèles spécifiques améliore les performances dans les tâches linguistiques.

Une approche hybride améliore les simulations de comportements moléculaires complexes en utilisant des connaissances d'experts et des données.

Découvrez les mises à jour de la version 3 du jeu de données Divide and Remaster.

Un aperçu des classements des modèles de fondation et de leurs problèmes d'évaluation.

Une nouvelle méthode pour déchiffrer les sentiments dans le texte avec des modèles avancés.

CLIP-CITE améliore les modèles CLIP pour des tâches spécifiques tout en gardant de la flexibilité.

Les chercheurs utilisent des GANs pour améliorer les mesures de polarisation du fond cosmique de micro-ondes.

Un nouveau cadre améliore l'apprentissage des graphes pour de grands ensembles de données dans divers secteurs.

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Des chercheurs développent de nouvelles méthodes pour améliorer la génération de graphes pour différentes applications.

Un nouveau modèle génère des rapports médicaux à partir d'images X sans appariements directs.

Un nouveau jeu de données révèle les complexités de l'analyse de sentiment dans les textes plus longs.

Optimiser le marquage de données avec des approches d'apprentissage actif dans les tâches de reconnaissance d'entités.

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Une nouvelle méthode améliore la précision et l'efficacité des modèles dans des environnements de données fluctuants.

Utiliser l'apprentissage profond pour reconstruire des champs de vitesse particulière des galaxies.

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Ce papier examine les facteurs qui influencent la capacité des réseaux de neurones à généraliser à partir des données.

Explorer des méthodes pour améliorer la prise de décision en utilisant les données existantes.

Une nouvelle approche combine l'apprentissage automatique et la physique pour des prévisions plus précises.

Présentation d'ADAPT, un système qui s'attaque aux données manquantes dans le suivi médical.

Une étude révèle comment des règles simples mènent à des patterns complexes dans divers systèmes.

Découvrez comment les poids à queue lourde améliorent l'adaptabilité et la performance des réseaux de neurones profonds.

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