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

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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.

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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.

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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.

Un nouvel algorithme pour améliorer la vitesse d’entraînement des modèles de deep learning réversibles.

Une étude améliore les modèles de vérification des speakers pour mieux protéger l'identité.

Un aperçu des méthodes en temps réel pour l'analyse de données tensoriales.

Cet article présente une méthode pour intégrer de nouvelles connaissances dans les modèles de langage.

Un nouveau cadre améliore la précision des prévisions de demande, en s'attaquant efficacement aux problèmes de démarrage à froid.

De nouveaux modèles améliorent la façon dont les machines réagissent aux questions basées sur l’audio.

Ce modèle améliore l'apprentissage automatique dans les milieux cliniques malgré des sources de données variées.

Une nouvelle méthode pour gérer les données de séries temporelles échantillonnées de manière irrégulière.

La perte ELM améliore la précision de classification pour les classes minoritaires dans les modèles de reconnaissance d'images.

De nouvelles méthodes d'apprentissage machine améliorent les prévisions d'activité solaire pour la gestion des satellites.