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DeCoR aiuta le macchine a imparare suoni nuovi senza dimenticare quelli vecchi.

Uno sguardo ai buchi neri regolarizzati e alle loro proprietà intriganti.

Migliorare le prestazioni del modello usando strategie semi-supervisionate nel machine learning.

Una panoramica delle capacità e dei limiti della MEG nello studio dell'attività cerebrale.

Introducendo un metodo per cancellare i backdoor senza bisogno di dati puliti.

Esplorando strategie per migliorare i modelli di apprendimento automatico contro attacchi di dati dannosi.

Esaminando il ruolo della gravità nelle teorie di gauge non abeliane e nelle particelle scalari.

Un nuovo metodo migliora il sensing compresso attraverso l'ottimizzazione a numeri interi misti.

Un nuovo framework integra tecniche di privacy e robustezza per un machine learning affidabile.

Strategie per mantenere l'accuratezza del modello mentre si aggiorna con nuovi dati.

Questo articolo mette in evidenza metodi di formazione certificati per reti neurali robuste.

Nuove condizioni migliorano la selezione del parametro di regolarizzazione per ottenere soluzioni migliori nei problemi inversi.

Un'immersione profonda nei metodi di trasporto ottimale e le loro applicazioni.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento supervisionato con tecniche di mascheramento efficaci.

Un metodo nuovo migliora l'adattamento degli S-parameter usando meno misurazioni.

Nuovi metodi migliorano l'equità nelle valutazioni dei test identificando i pregiudizi tra i gruppi.

Approcci innovativi affrontano problemi inversi usando tecniche basate sull'apprendimento e reti invertibili.

Scopri come la regolarizzazione influisce sulle previsioni nel machine learning attraverso la Minimizzazione del Rischio Empirico.

Questo studio scopre che caratteristiche robuste aiutano le macchine a mantenere la conoscenza durante l'apprendimento continuo.

Usare il completamento delle matrici per migliorare le stime delle letture meteorologiche mancanti.

Questo articolo esplora l'Ottimizzazione della Stabilità al Rumore per migliorare la generalizzazione delle reti neurali.

Questo documento esamina modelli che si adattano a nuovi compiti senza dimenticare le conoscenze precedenti.

Un nuovo framework migliora le strategie di corrispondenza per il rilevamento degli oggetti per risultati migliori.

MCR-Data2vec 2.0 migliora il riconoscimento vocale rendendo il modello più consistente.

Questo articolo esplora la scarsità di gruppo nel risolvere sfide complesse di dati in vari settori.

Uno sguardo a come l'addestramento avversariale migliora la robustezza dei modelli di machine learning.

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Un nuovo metodo migliora la tecnologia di riconoscimento vocale senza perdere le conoscenze apprese in precedenza.

STBP migliora la ricostruzione delle immagini combinando analisi dei dati spaziali e temporali.

Come i modelli pre-addestrati influenzano le prestazioni su nuovi dati.

Nuove intuizioni migliorano le prestazioni predittive nei modelli statistici.

Uno sguardo a come i metodi a un passo e la regolarizzazione del critico migliorano le prestazioni del RL.

Questo studio si concentra sul migliorare le GNN per superare le sfide dei dati di allenamento biased.

Usare reti neurali profonde per analizzare i dati di conduzione del calore e identificare funzioni potenziali.

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Usare embeddings audio pre-addestrati porta a modelli di classificazione musicale migliori.

Calibrare i modelli di deep learning assicura previsioni affidabili in applicazioni critiche.

Un nuovo approccio per risolvere in modo efficiente i problemi di trasporto ottimale su grafi sparsi.

Un nuovo metodo migliora l'analisi dei dati di rilassamento per risultati più chiari.

Metodi per migliorare i modelli di apprendimento nonostante i cambiamenti nei dati in vari settori.