Informatica - Apprendimento automatico

Il machine learning sta rivoluzionando il modo in cui studiamo e prevediamo i comportamenti dei materiali.

Questa ricerca si concentra sull'uso dell'IA per generare nuovi percorsi orbitali nell'astrodinamica.

Nuove funzioni di attivazione migliorano le reti neurali per risolvere equazioni complesse.

Polar-FFA migliora l'apprendimento nelle reti neurali, aumentando l'accuratezza e la stabilità.

Nuovi metodi aumentano l'accuratezza nella classificazione dei nodi dei grafi con pochi dati etichettati.

Nuove formulazioni migliorano l'accuratezza e l'efficienza degli alberi decisionali usando l'ottimizzazione lineare a interi misti.

Affrontare le sfide di classificare in modo efficace contenuti mediatici diversi.

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

Un nuovo approccio combina gli alberi decisionali con le reti neurali per migliorare l'efficienza e la precisione.

La ricerca si concentra sul rendere i sistemi di controllo delle reti neurali affidabili e sicuri.

Un nuovo modo di affrontare l'apprendimento per imitazione che migliora le prestazioni con dati limitati.

Indagare l'interazione dei trasformatori con i dati di Markov svela intuizioni sull'efficienza del modello.

Un nuovo metodo per migliorare l'attenzione nella generazione di codice da parte dei modelli linguistici.

Usare grafici dinamici per scoprire schemi nei viaggi dei passeggeri in città.

Presentiamo un sistema rivoluzionario per generare musica vocale hindustani.

Usare i dati per prevenire problemi ai veicoli e migliorare la prontezza militare.

I ricercatori migliorano i modelli di embedding testuali usando punteggi di esperti per avere migliori prestazioni.

NoRA offre un modo più intelligente per adattare grandi modelli con meno risorse.

Un nuovo metodo migliora l'analisi della malattia residua minima nella leucemia.

Nuovi metodi migliorano la risoluzione dei problemi nella ricerca operativa usando approcci basati sui dati.

Questo articolo parla di soluzioni per etichette mancanti nella classificazione dei documenti.

Uno sguardo alle sfide e ai vantaggi dell'aggiunta di nuovi clienti nell'apprendimento federato.

Usare reti neurali per migliorare le decisioni in contesti basati sulle preferenze.

ARL combina metodi di apprendimento di gruppo per migliorare il processo decisionale in compiti complessi.

Un nuovo metodo affronta le sfide nelle Reti Neurali Graph con dati eterofili.

Esplorando l'impatto dell'Inferenzia Variazionale con Diffusione Denoising sui DGP.

Questo articolo parla di come usare il pre-training per migliorare la privacy e le prestazioni nel Federated Learning.

Approcci innovativi stanno migliorando la rilevazione del cancro attraverso l'analisi delle immagini intere delle fette.

Le celle Y-Flash e la macchina Tsetlin migliorano l'efficienza dell'apprendimento automatico.

Un nuovo metodo per gestire meglio lunghe sequenze di dati.

Introducendo GraphSPN per migliorare i compiti probabilistici basati su grafi e la generazione di molecole.

Il deep learning trasforma la modellazione della propagazione radio per una comunicazione wireless migliore.

Nuovo benchmark affronta le allucinazioni relazionali nei modelli linguistici multimodali di grandi dimensioni.

Un nuovo metodo aiuta gli scienziati a prevedere come si muovono le particelle nel tempo.

Questa ricerca mostra come modelli semplici apprendono attraverso strutture e tecniche di allenamento.

Una panoramica sull'ottimizzazione vincolata e le sue complessità.

Combinare il potatura dei modelli e l'allocazione della banda migliora l'efficienza nell'apprendimento federato.

Automatizzare l'etichettatura dei dati mantenendo l'accuratezza con l'apprendimento automatico e il contributo della folla.

Usare il machine learning per semplificare gli ampiezzi di scattering nella fisica delle alte energie.

Una nuova tecnica migliora l'efficienza dei modelli di linguaggio pre-addestrati.