Informatica - Apprendimento automatico

Un nuovo metodo migliora la robustezza delle CNN Mixture of Experts contro gli input avversari.

Un nuovo metodo migliora come vengono rappresentati i nodi nei grafi.

CASS combina tecniche di intelligenza artificiale per migliorare l'analisi della salute con dati limitati.

Un nuovo metodo per calcolare i valori di Shapley nei classificatori naive Bayes migliora l'interpretabilità del modello.

Introducendo un modo nuovo di calcolare la dimensione VC per migliorare l'allenamento dei modelli.

Un nuovo approccio accelera la classificazione binaria usando la regressione logistica parallela basata su GPU.

La ricerca esplora il ruolo di Twitter nel rilevare i furti d'auto.

PaLD offre modi efficienti per analizzare le relazioni in grandi set di dati.

Il trasferimento di apprendimento usa e getta affronta le preoccupazioni sulla privacy mantenendo le prestazioni del modello.

Uno studio sull'uso dei modelli linguistici per classificare i manifesti politici in base a vari fattori.

Un nuovo metodo bilancia i modelli di machine learning per migliorare le prestazioni.

L'apprendimento causale svela le relazioni di causa ed effetto nell'analisi dei dati.

Un approccio fresco prevede le misurazioni cerebrali mancanti usando un avanzato machine learning.

Un modello predittivo usa i dati per migliorare le decisioni ambientali.

Nuovo approccio migliora la qualità e la coerenza delle immagini nei CcGAN con campioni negativi.

Nuovo dataset migliora la ricerca sulle cellule nervose nei roditori usando la microscopia a fluorescenza.

Un nuovo metodo per guidare i modelli linguistici in modo efficiente.

SharpCF migliora i sistemi di raccomandazione mantenendo efficienza e precisione.

Questo studio esplora come l'attività cerebrale sia collegata alle emozioni usando il machine learning.

Il Federated Learning migliora la sicurezza dei veicoli connessi proteggendo i dati degli utenti.

Uno sguardo all'iniettività dei layer ReLU e alle loro implicazioni nei neural network.

Affrontare le sfide per applicazioni di machine learning sicure nei sistemi critici.

Un metodo per migliorare la comprensione del deep learning nel monitoraggio della salute delle macchine.

Uno sguardo alle sfide e soluzioni nei metodi di screening per il cancro al seno.

Gli agenti AI devono adattarsi per lavorare in modo efficace con nuovi partner in vari ambienti.

Un nuovo approccio alla previsione del traffico che include i dati sull'attività umana.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento OOD combinando rappresentazioni di dati globali e locali.

FedSIS migliora il rilevamento degli attacchi di presentazione facciale garantendo la privacy dei dati.

Quest'articolo parla degli attacchi di avvelenamento ai modelli di deep learning finanziari e dei loro rischi nascosti.

Esaminando i rischi di re-identificazione in sentenze anonime usando modelli linguistici.

Integrare i metadati migliora le performance nei compiti di parlato come l'identificazione della lingua.

Uno sguardo a come il tuning delle istruzioni migliora le risposte dei modelli di linguaggio.

Questo studio valuta le tecniche di analisi del sentimento per il Bangla utilizzando modelli di linguaggio avanzati.

Questo documento parla di come i robot possano identificare i partner di conversazione usando indizi visivi.

DiTTO combina il machine learning con i modelli di diffusione per risolvere le PDE in modo efficiente.

Un modo nuovo per prendere decisioni online in modo efficace e conveniente.

I ricercatori vogliono migliorare l'identificazione dei geni legati alle malattie usando nuovi metodi.

Questo articolo parla delle capacità in tempo reale del modello Transducer e dei recenti miglioramenti.

Esplorando un nuovo metodo per proteggere la privacy nella ricerca causale mantenendo l'accuratezza.

Questo studio confronta PEFT e ICL nel migliorare la generazione di codice usando LLM.