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Nuovo framework collega il Client Drift e il Catastrofico Oblio per migliorare le prestazioni del modello.

Questa ricerca presenta un sistema per addestrare robot in modo efficiente su vari compiti.

Nuove tecniche migliorano l'efficienza del modello e l'accuratezza delle previsioni usando reti tensoriali quantizzate.

Ecco un metodo che migliora lo shopping di moda online usando dati open-source.

I nuovi modelli migliorano come le macchine ricordano e generalizzano i dati.

Questo articolo parla dell'uso del machine learning nella gestione del traffico.

La ricerca evidenzia il ruolo della diversità dei dati nel machine learning per le domande visive.

Esplorando come la memoria influisce sulla capacità dell'IA di imparare nel tempo.

Un nuovo modello migliora le previsioni per l'isteresi magnetica nei materiali.

Analizzando problemi nel prevedere azioni future in processi in corso.

Scopri come si comportano i modelli di machine learning su dati mai visti.

Questo articolo parla di come i concetti causali migliorano la capacità dell'IA di generalizzare su nuovi dati.

Uno sguardo approfondito sulle caratteristiche e l'addestramento delle reti neurali a due strati.

La soppressione della varianza migliora le prestazioni delle reti neurali profonde in condizioni di dati difficili.

Un nuovo metodo genera immagini di volti umani di alta qualità a partire da input minimi.

Nuovi metodi di potatura migliorano le prestazioni del modello text-to-speech multi-parlante zero-shot.

Analizzando la stabilità nell'addestramento avversariale per migliorare la generalizzazione del modello.

Un nuovo framework migliora le prestazioni del modello su dati mai visti prima, usando modifiche mirate.

Nuovo metodo migliora le prestazioni del modello AI senza etichette umane.

Nuovi metodi migliorano l'apprendimento dei robot per ambienti diversi usando approcci basati sui dati.

AutoFT migliora le prestazioni del modello su dati mai visti grazie a tecniche di fine-tuning innovative.

Esplora come l'Hessian influisce sulle prestazioni dei modelli di machine learning e sulle strategie di addestramento.

Esaminare come le reti neurali profonde apprendono e le sfide che affrontano.

Momentum-SAM offre un'alternativa efficace ai metodi di training tradizionali per le reti neurali.

Nuove strategie migliorano l'efficienza del design inverso in vari settori ingegneristici.

Un nuovo framework migliora la capacità dei robot di eseguire compiti di manipolazione vari.

Nuovo approccio ibrido migliora la segmentazione dei nuclei nelle immagini istologiche.

Uno studio rivela come un addestramento variegato migliori l'adattabilità degli agenti RL in ambienti che cambiano.

Questo studio esplora la generalizzazione dei vincoli appresi in ASP per migliorare le prestazioni nei problemi dinamici.

OGEN migliora la capacità dei modelli visione-linguaggio di riconoscere nuove classi in modo efficace.

MoDE migliora la collaborazione tra esperti per una performance migliore nel machine learning.

PLSM riduce la complessità nei modelli di AI per previsioni migliori.

Questo articolo analizza l'impatto delle caratteristiche del dataset sulla precisione dei modelli di machine learning.

Scoprire come gli esseri umani imparano a categorizzare attraverso il modello ERMI.

Quest'articolo esamina come il tipo di osservazione influisca sull'apprendimento dei compiti da parte dei robot.

DSpodFL migliora l'apprendimento federato decentralizzato adattandosi alle differenze tra i client.

Un nuovo metodo migliora le previsioni dei modelli di apprendimento automatico attraverso un sistema maestro-allievo.

I ricercatori migliorano le performance dei modelli aumentando la varietà dei dati con nuovi metodi di augmentazione.

Esaminando come i GFlowNets si generalizzano a aree non testate e il loro potenziale di applicazione.

hFedF migliora le prestazioni dell'apprendimento federato affrontando le sfide della generalizzazione del dominio.