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La ricerca studia come modelli semplici mostrano comportamenti complessi e agenzia.

Esaminando l'adattabilità dei modelli di machine learning nei sistemi di rilevamento delle intrusioni.

Una panoramica dell'apprendimento in contesto e delle sue applicazioni pratiche attraverso il framework Pelican Soup.

Questo articolo parla dei problemi con gli algoritmi di rilevamento del gas e di possibili miglioramenti.

Un nuovo approccio per migliorare le performance del modello in diverse condizioni di dati.

Uno sguardo approfondito sul perché i transformer fanno fatica con funzioni sensibili.

La teoria dell'apprendimento credale offre nuove intuizioni per adattare i modelli di machine learning ai dati in cambiamento.

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Esaminando come i Transformers apprendono dal contesto per affrontare compiti mai visti prima.

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L'algebra introduce nuovi metodi per gestire dati complessi nel machine learning.

Nuovi metodi migliorano come i modelli apprendono dai dati per avere previsioni migliori.

Nuovi limiti per le GNN migliorano le prestazioni contro gli attacchi avversari.

Uno studio sui metodi efficienti per il fine-tuning di modelli grandi tramite Low-Rank Adaptation.

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Uno studio rivela i vantaggi di addestrare i robot con esperienze di compiti vari.

Esplorando come la nitidezza dei minimi influisca sulle prestazioni del modello su dati audio non visti.

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Esaminando come le reti neurali danno priorità a funzioni più semplici rispetto a schemi complessi.

Affrontare le sfide nel federated learning a causa della diversità di dispositivi e dati.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento dei robot usando immagini 3D.

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Esplorare l'omomorfismo dei grafi per migliorare le capacità di generalizzazione delle GNN.

Questo lavoro analizza le prestazioni dei trasformatori semplificati nei compiti di previsione.

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Esplorare come l'apprendimento dei bambini piccoli possa migliorare le tecniche di apprendimento per rinforzo.

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Uno studio rivela i fattori che influenzano le prestazioni del GCN a strato singolo su vari modelli di dati.

Usare campioni difficili nella validazione migliora la generalizzazione del modello di machine learning.

Un nuovo approccio per ridurre il bias nei modelli di intelligenza artificiale e migliorare le previsioni.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento dai dati delle serie temporali che cambiano.

Un nuovo metodo mostra che l'apprendimento variazionale può eccellere nell'addestrare modelli complessi.

Il metodo DeepKnowledge migliora l'affidabilità delle DNN in applicazioni critiche.

Un nuovo approccio per la stima della profondità da un'immagine singola, superando i limiti della fotocamera.