Informatica - Apprendimento automatico

Un framework per valutare la sicurezza e le emissioni nei veicoli a guida autonoma.

GrassNet usa modelli di spazio degli stati per il filtraggio adattivo nelle reti neurali grafiche.

Nuovo metodo migliora la rilevazione del cancro al seno usando immagini FFDM e SM.

Questo studio esplora le applicazioni del machine learning nella previsione dei movimenti dei mercati finanziari.

Esplorare come diverse strategie di tokenizzazione possano migliorare le prestazioni dei modelli linguistici.

Un metodo per identificare cambiamenti significativi nei dati nel tempo.

Un nuovo framework che imita l'apprendimento biologico usando reazioni chimiche.

Esplorando come gli input esterni influenzano le risposte dei grandi modelli di linguaggio.

I ricercatori propongono un metodo per migliorare i modelli medici garantendo la privacy dei dati.

Un nuovo ottimizzatore sembra promettente per il fine-tuning dei modelli pre-addestrati.

Sfruttare i dati delle simulazioni per migliorare la produzione nella fabbricazione dei semiconduttori.

Un nuovo metodo migliora la verifica di sicurezza delle reti neurali nei sistemi critici.

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.