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Un nuovo metodo che usa le TEE per proteggere i modelli di machine learning nell'apprendimento federato.

Un nuovo algoritmo migliora la precisione nella risoluzione delle equazioni differenziali stocastiche all'indietro.

ModelGiF offre un metodo per quantificare le relazioni tra modelli di deep learning.

Esaminando i minimizzatori di energia e le loro proprietà in diverse regioni.

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

Scopri come il precondizionamento migliora i metodi di ottimizzazione per soluzioni più veloci.

SAM migliora l'addestramento delle reti neurali concentrandosi sulla stabilità dei parametri.

Migliorare l'ottimizzazione attraverso tecniche di gradiente a memoria limitata per migliori prestazioni.

Un framework per rendere più facili da capire le decisioni delle reti neurali.

Un nuovo metodo per valutare l'accuratezza del modello senza etichette vere.

Presentiamo un metodo per ottimizzare funzioni con gradienti e Hessiani imprecisi.

Un confronto dettagliato tra i metodi GMLS e RBF-FD per calcoli accurati delle derivate superficiali.

ELRA adatta i tassi di apprendimento per migliorare l'efficienza del machine learning.

Il calcolo quantistico mostra potenzialità nel machine learning tramite i qGAN, nonostante le difficoltà nella formazione.

Scopri come i Modelli di Mondo delle Azioni migliorano il processo decisionale in ambienti complessi.

Nuovo metodo ottimizza il campionamento combinandolo con tecniche di ottimizzazione.

Esplorando il ruolo dei circuiti che preservano il peso di Hamming per migliorare il machine learning quantistico.

Questo studio esamina come i modelli linguistici apprendono e memorizzano informazioni durante l'addestramento.

Esplora il ruolo delle disuguaglianze di Poincaré nei metodi numerici per le equazioni differenziali parziali.

Nuovi metodi migliorano la velocità e l'efficienza dell'addestramento per i modelli di linguaggio grandi.

Introducendo nuove tecniche per interpretare reti neurali a valori complessi in varie applicazioni.

Questo articolo introduce un nuovo metodo per migliorare la stabilità nei sistemi di controllo in tempo reale.

Scopri come SGD con Clipping migliora la stima del gradiente in ambienti di dati rumorosi.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento affrontando le diverse scale dei dati.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento OOD concentrandosi sulle informazioni di gradiente.

Una nuova funzione di perdita migliora la precisione nei compiti di segmentazione semantica.

RLLC migliora gli ottimizzatori tradizionali usando unità di memoria per una performance migliore.

Esplorando metodi per recuperare i parametri del modello dai punteggi di leva nell'analisi di regressione.

Integrare il deep learning migliora l'accuratezza e l'efficienza dell'imaging sismico.

Scopri come il metodo della Heavy Ball migliora le tecniche di ottimizzazione.

Metodi per gestire efficacemente i valori anomali nell'analisi dei dati.

Scopri i metodi per trovare soluzioni ottimali in vari settori.

VSGD combina metodi tradizionali con modelli probabilistici per un'ottimizzazione del deep learning migliore.

Un nuovo approccio migliora le strategie di ottimizzazione della distanza in punti singolari.

La ricerca propone metodi per migliorare la stima del gradiente nell'informatica quantistica.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza nel morphing dei volti usando modelli di diffusione.

La ricerca mostra vulnerabilità nell'approccio del federated learning alla privacy del testo.

Un nuovo approccio migliora l'efficacia degli attacchi sui modelli di linguaggio focalizzati sulla sicurezza.

SDPRLayer migliora l'apprendimento dei robot attraverso metodi di ottimizzazione efficaci.

Un nuovo metodo affronta gli errori wireless nell'apprendimento federato per i dispositivi IoT.