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La recherche montre comment les minima plats sont liés à de meilleures performances du modèle sur des données invisibles.

Cet article discute de nouvelles méthodes pour améliorer la performance de l'apprentissage avec peu d'exemples.

Une nouvelle façon d'estimer comment les données d'entraînement influencent les prédictions du modèle.

Apprends comment l'ADMM résout efficacement les problèmes d'optimisation distribuée.

Une nouvelle méthode améliore la mémoire pour de meilleures prises de décision chez les agents RL.

Les méthodes automatisées améliorent l'efficacité pour extraire des infos des Graphes de Connaissances.

Explore comment les réseaux de neurones tensoriels s'attaquent à des équations complexes en haute dimension dans divers domaines.

Une nouvelle méthode améliore l'attribution des caractéristiques dans les applications d'apprentissage automatique.

Un cadre pour évaluer les biais dans les recommandations générées par de grands modèles de langage.

Un aperçu de la distance de Wasserstein et de ses applications en théorie des probabilités.

Explorer comment les grands modèles de langage peuvent améliorer la généralisation des modèles.

Combiner des modèles traditionnels avec des données pour améliorer la précision des réacteurs nucléaires.

Une nouvelle méthode améliore le FQI en utilisant la log-loss pour une meilleure efficacité d'apprentissage.

Une nouvelle méthode pour éditer des modèles de manière efficace avec moins de ressources.

Un ensemble de données de haute qualité pour la synthèse multi-aspects de la recherche scientifique.

Une nouvelle approche pour récompenser la sur-optimisation dans les modèles de langage en utilisant l'estimation d'incertitude.

ECToNAS simplifie le processus de recherche des architectures de réseaux de neurones optimales.

Introduction de l'hypervolume adversarial pour mieux évaluer la performance des modèles de deep learning.

Un nouveau cadre de formation améliore l'apprentissage des modèles de langue grâce à des données structurées.

Une nouvelle méthode utilise du texte pour améliorer l'apprentissage automatique dans différents domaines visuels.

Une étude révèle les propriétés clés des matrices aléatoires inhomogènes et des valeurs propres spectrales.

Aborder l'équité dans l'apprentissage automatique pour de meilleurs résultats statistiques.

One4All-ST propose une façon simplifiée de prédire les mouvements et besoins urbains.

Une nouvelle méthode améliore les GNN en boostant la reconnaissance de la structure des graphes.

Explorer l'homomorphisme de graphique pour améliorer les capacités de généralisation des GNN.

Une nouvelle approche combine l'apprentissage de la représentation causale et les modèles de base pour une meilleure compréhension.

Un regard de plus près sur les sentiments et les discussions pendant les événements clés de la cryptomonnaie.

DiNAS propose une nouvelle façon de créer rapidement des réseaux de neurones performants.

Cet article examine comment les réseaux de neurones améliorent les prédictions avec de petits poids initiaux.

Une nouvelle méthode améliore la précision des recommandations de sujets pour les projets logiciels.

Un aperçu de comment la puissance de calcul et les algorithmes ont transformé les modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore la précision des prévisions en utilisant de grands modèles de langage.

Apprends comment GKEDM améliore la performance des réseaux de convolution de graphes.

Cet article parle de l'impact des erreurs de labellisation humaine sur le SCL et d'une nouvelle solution.

Nouveau modèle améliore le glossaire interlinéaire pour les langues en danger.

Examiner comment la largeur du réseau impacte la rétention des connaissances pendant des tâches d'apprentissage séquentiel.

Un nouveau cadre améliore la complétion de code en utilisant le contexte du dépôt.

Présentation de l'apprentissage par transfert non paramétrique pour une meilleure adaptabilité aux changements de données.

Apprends comment l'apprentissage auto-supervisé améliore les systèmes de recommandation en prenant en compte les préférences des utilisateurs.

Une nouvelle méthode pour une analyse de données efficace malgré les valeurs aberrantes.