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Uno sguardo a come i modelli potenziati dal gradiente migliorano l'accuratezza predittiva.

Un nuovo metodo combina fisica e apprendimento automatico per fare previsioni migliori.

Nuovi metodi migliorano il processo di design per sequenze di DNA e proteine.

Un nuovo modo per rendere più facile gestire dati ad alta dimensione.

Questo studio sottolinea l'importanza delle variabili target nella modellazione del comportamento dei veicoli.

Un nuovo approccio alla regressione usando Deep Horseshoe Gaussian Processes per una selezione delle variabili migliore.

L'Active Learning consapevole del Convex Hull migliora in modo efficace le valutazioni di stabilità dei materiali.

Un nuovo metodo migliora l'analisi delle atmosfere degli esopianeti usando la modellazione del rumore correlato.

I ricercatori migliorano il modello di processo gaussiani usando l'approssimazione di Vecchia e la tecnologia GPU.

Nuove tecniche di modellazione migliorano la nostra comprensione delle oscillazioni e delle proprietà stellari.

Uno studio su come i Processi Gaussiani identificano i cambiamenti di luminosità nei Nuclei Galattici Attivi.

Nuove tecniche migliorano la velocità di sviluppo di leghe compositivamente complesse.

G-VGPMIL migliora l'apprendimento su più istanze per un'analisi efficace delle immagini mediche.

Il machine learning migliora le previsioni dei band gap, aumentando le intuizioni sulle proprietà elettroniche dei materiali.

Un nuovo approccio migliora le tecniche di regressione funzionale per l'analisi di dati complessi.

Uno sguardo a come funzionano le distribuzioni condizionali con variabili casuali gaussiane.

Nuovo metodo migliora l'accuratezza nell'analisi dei dati spaziali, affrontando le principali sfide della salute pubblica.

Un nuovo approccio per estrarre le funzioni di distribuzione dei partoni dai dati sperimentali.

Un metodo per stimare le interazioni nei sistemi usando dati rumorosi.

Questo articolo parla di TULIP, un metodo per migliorare la stima dell'incertezza nel machine learning.

Un nuovo metodo per valutare le funzioni di covarianza in modo efficiente nei processi gaussiani.

Un nuovo approccio migliora la precisione delle misurazioni per trovare pianeti lontani.

Nuove tecniche semplificano l'analisi di grandi set di dati spaziali, migliorando l'accuratezza e la velocità.

Un nuovo benchmark migliora i metodi di ottimizzazione multi-obiettivo offline in vari settori.

Un nuovo framework per la raccolta efficiente di dati nella robotica.

Nuovi metodi migliorano la velocità e l'efficienza nella risoluzione di equazioni dipendenti dal tempo.

I robot imparano a fare i compiti osservando gli esseri umani, migliorando l'adattabilità nella produzione.

Un nuovo metodo migliora le previsioni del vento usando modelli statistici e integrazione dei dati.

Nuovi metodi migliorano l'analisi dei dati di immagini cerebrali usando tecniche di apprendimento manifolto.

Nuovi metodi di normalizzazione migliorano le previsioni sui dati spaziali e l'efficienza dell'analisi.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nell'adattarsi a problemi di ottimizzazione che cambiano.

I ricercatori hanno sviluppato un emulatore veloce per modelli complessi di computer.

Scopri come le caratteristiche casuali semplificano i calcoli complessi nel machine learning.

La ricerca avanza metodi per una navigazione robotica più sicura usando tecniche di stima dell'incertezza.

I ricercatori studiano i gruppi di galassie e le loro connessioni attraverso l'analisi dello spostamento verso il rosso.

Un nuovo metodo migliora la stima della covarianza nei processi gaussiani con soglie adattive.

Un nuovo metodo migliora l'adattabilità nell'apprendimento in ambienti complessi.

Nuovi metodi migliorano lo studio di dati cosmologici complessi tramite il machine learning.

Un nuovo metodo migliora la velocità e la precisione nelle previsioni della regressione logistica.

Questo articolo esplora soluzioni per l'oversmoothing nelle reti neurali grafiche, concentrandosi sulle GCN.