Articoli più recenti per Meta-apprendimento

Esaminando l'aumento del riconoscimento delle azioni few-shot nell'analisi video.

Le compagnie aeree usano il machine learning per fare previsioni precise sulla domanda di merci.

Combinare il controllo adattivo con il meta-apprendimento migliora le prestazioni del sistema sotto incertezza.

Esplorare il ruolo del meta-apprendimento nel migliorare le strategie di apprendimento per rinforzo.

Un framework che combina blockchain e meta-apprendimento federato per un'allenamento del modello centrato sull'utente.

Un nuovo metodo semplifica la risoluzione delle equazioni differenziali paraboliche.

Questo pezzo parla del few-shot learning e del suo impatto sui task audio.

SGMCMC e meta-apprendimento migliorano le Reti Neurali Bayesiane per previsioni migliori.

La ricerca mostra che il meta-apprendimento migliora il rilevamento del cancro ai polmoni usando dati di espressione genica.

Scopri strategie per migliorare l'apprendimento con pochi esempi nei grandi modelli di linguaggio visivo.

Questo articolo esplora tecniche di adattamento rapido per l'apprendimento profondo nei sistemi wireless.

Questa ricerca migliora la stima della profondità nei robot usando il meta-apprendimento per una resa migliore in ambienti diversi.

La ricerca si concentra sulla selezione dei migliori algoritmi per feedback implicito nei sistemi di raccomandazione.

Nuovi metodi migliorano la velocità e la precisione nella ricostruzione delle forme mediche.

Scopri le tecniche recenti che migliorano la diagnosi ECG grazie al deep learning.

La ricerca presenta un metodo per migliorare il riconoscimento delle immagini usando meno esempi.

Una nuova variante di primo ordine di MAML aumenta l'efficienza nei compiti di meta-apprendimento.

Viene introdotto un benchmark per la segmentazione generalizzata a pochi colpi nel telerilevamento.

Il meta-apprendimento sfrutta il testo per avere stime migliori sugli effetti dei trattamenti.

Un nuovo framework semplifica il clustering adattando le soluzioni a esigenze specifiche.

Questo framework migliora le prestazioni del modello affrontando i dati aumentati di bassa qualità.

Nuovi algoritmi migliorano l'adattabilità del machine learning ai dati dinamici.

Un nuovo metodo migliora il ragionamento comune nell'IA, specialmente in situazioni con pochi dati.

Un nuovo framework migliora il ranking quando i dati etichettati sono limitati.

Scopri come le macchine imparano da pochi esempi usando tecniche innovative.

Un nuovo modo per prevedere i bisogni energetici mantenendo i dati privati.

Riciclare i rifiuti di pietra usando il machine learning per costruzioni sostenibili.

Combinare meta-apprendimento e GAM per migliorare le soluzioni PINN per equazioni complesse.

Scopri come le macchine possono migliorare imparando da più compiti contemporaneamente.