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Une nouvelle méthode améliore les attaques adversariales sur les réseaux de neurones profonds en utilisant des changements sémantiques.

Cette recherche se concentre sur l'amélioration de la manipulation robotique grâce à de nouveaux ensembles de données et des stratégies d'apprentissage.

Cet article parle du rôle des ensembles dans l'amélioration des prédictions de données en plusieurs étapes.

Stratégies pour améliorer l'entraînement adversarial en machine learning avec des jeux de données déséquilibrés.

Une nouvelle ressource améliore les études sur le cancer infantile grâce à l'analyse de cellules uniques.

Un aperçu du comportement des vecteurs subgaussiens dans les espaces de Hilbert.

Un nouveau cadre réduit le besoin de données étiquetées dans les tâches d'IA sur les images.

Un nouveau cadre optimise l'entraînement des modèles grâce à des méthodes de découverte de cursus améliorées.

Apprends à optimiser des modèles de deep learning et leurs applications pratiques.

Améliorer les prévisions météo grâce à des techniques d'assimilation de données innovantes.

Nouveau jeu de données améliore les tâches vidéo-texte pour les locuteurs indonésiens.

Une nouvelle stratégie améliore l'efficacité des attaques par porte dérobée grâce à une sélection d'échantillons plus intelligente.

De nouvelles techniques émergent pour lutter contre la pollution lumineuse des satellites dans les observations astronomiques.

Un cadre pour améliorer la perception des véhicules en comblant les lacunes de données.

Des méthodes innovantes dans les modèles de programmation améliorent les tâches de codage et l'efficacité.

Nouveau package améliore la stabilité des réseaux de neurones pour des applis plus sûres.

Les ondes gravitationnelles ouvrent de nouvelles voies pour étudier des événements cosmiques.

AspectCSE améliore la façon dont on mesure la similarité des textes en utilisant des caractéristiques spécifiques.

Un cadre pour classifier les actions de foot efficacement en utilisant l'analyse vidéo.

Les chemins contrefactuels éclairent les prédictions de l'IA dans le secteur de la santé.

Cet article parle de la méthode d'expression finie pour résoudre des transitions d'état complexes.

Explorer les techniques de visualisation et la qualité des données en apprentissage automatique.

SelSync équilibre un entraînement rapide et une précision du modèle dans l'apprentissage profond distribué.

Comment les modèles pré-entraînés impactent la performance sur de nouvelles données.

La technologie CIM améliore la vitesse d'échantillonnage MCMC et l'efficacité énergétique pour l'analyse de données complexes.

La recherche vise à combiner des données audio et symboliques pour l'analyse de similarité musicale.

L'IA générative transforme la recherche économique grâce à une analyse de données avancée et des prévisions.

Explorer le potentiel des modèles à poids liés multi-masque en apprentissage automatique.

Un nouveau jeu de données axé sur les gratte-ciels et les zones urbaines denses.

Découvrez l'impact du dataset MNISQ sur la recherche en apprentissage automatique quantique.

Une nouvelle méthode améliore la résolution de problèmes mathématiques dans des modèles linguistiques plus petits en utilisant des ensembles de données diversifiés.

Un aperçu de GBMDS et de ses avantages pour l'analyse des données complexes.

Une étude sur les méthodes d'apprentissage avec des données étiquetées limitées en imagerie médicale.

Découvrez comment MOPED améliore la comparaison de modèles grâce à une compression de données efficace dans la recherche astronomique.

Un nouveau système d'IA prédit les coups de badminton plus précisément pour un meilleur entraînement.

Fiora améliore les prédictions des spectres de masse en métabolomique, aidant à l'identification des composés.

Examiner le rôle des champs aléatoires faiblement dépendants dans différentes applications.

Une étude examine comment les erreurs matérielles affectent la performance et la résilience des systèmes de recommandation profonds.

gSAM améliore les GNN pour de meilleures recommandations d'articles et une meilleure généralisation.

De nouvelles méthodes créent des jeux de données variés pour mieux évaluer les réseaux de neurones graphiques.