Informatica - Apprendimento automatico

Usando perdite approssimative e uscita anticipata per ottimizzare il tempo di addestramento dei modelli.

Esaminando i pericoli per la privacy nell'Apprendimento Federato e nei modelli di linguaggio grandi.

Quest'articolo esplora un metodo per stabilizzare i modelli generativi usando dati sintetici.

Un metodo per rimuovere abilità indesiderate dai modelli linguistici mantenendo intatte le funzioni essenziali.

Nuovi metodi migliorano il processo decisionale per più agenti in ambienti incerti.

SceneCraft crea scene 3D a partire dal testo, rendendo il design più facile e efficiente.

AcME-AD migliora l'interpretabilità nei modelli di rilevamento delle anomalie per prendere decisioni migliori.

Esaminando come le reti neurali grafiche prevedono efficacemente dati non visti.

Nuovo modello di deep learning migliora l'accuratezza della segmentazione degli organi nell'imaging medico.

Nuovo metodo migliora la velocità di apprendimento e la collaborazione in contesti multi-agente.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza dell'apprendimento attivo nel machine learning.

Un nuovo metodo semplifica la potatura delle reti neurali per migliorare le prestazioni.

Scopri come il CPP affronta le incertezze nell'ottimizzazione per prendere decisioni migliori.

Questo studio esplora quanto bene i LLM possono generare decisioni architettoniche.

DyCE ottimizza i modelli di deep learning per dispositivi con risorse limitate.

Esplora come le funzioni invarianti per permutazione semplifichino le sfide nel machine learning e nella statistica.

Un nuovo metodo riduce gli errori di sintassi nel codice generato da modelli di linguaggio grandi.

Uno sguardo dettagliato sulla valutazione degli algoritmi e sulla valutazione delle prestazioni dei modelli.

Questo metodo mette in evidenza i cambiamenti di stato per una migliore pianificazione delle attività nei video.

Questo articolo parla di tecniche di campionamento nei modelli a campo medio nei sistemi complessi.

Nuovo metodo migliora i modelli transformer per adattarsi ai flussi di dati che cambiano.

Presentiamo il Directional Graph Attention Network per migliorare l'apprendimento dei nodi in grafi complessi.

Un approccio innovativo per l'adattamento del dominio dei grafi senza bisogno di dati etichettati.

Un nuovo metodo migliora le previsioni del carico energetico garantendo la privacy dei dati.

Un nuovo metodo per confrontare grafi temporali in modo efficiente.

Questo lavoro migliora la generazione di strutture 3D usando l'invarianza SE(3) nei processi di diffusione.

Asyn2F migliora l'apprendimento federato asincrono per una migliore formazione del modello e privacy dei dati.

Un nuovo framework migliora il pre-addestramento dei grafi selezionando e pesando i compiti in modo efficace.

Un nuovo approccio per migliorare le strategie di riprogrammazione cellulare usando il deep reinforcement learning.

Questo articolo parla di come usare i LLM per migliorare l'istruzione sulla alfabetizzazione degli adulti e l'accuratezza delle previsioni.

Scopri come la calibrazione isotonica causale migliora le previsioni degli effetti del trattamento in diversi settori.

Esaminando l'impatto della corruzione dei dati sulle strategie di apprendimento nei giochi di Markov a somma zero per due giocatori.

Metodo innovativo semplifica la formazione di modelli per la classificazione di immagini complesse.

I modelli di mondo aiutano le auto a guida autonoma a prevedere eventi stradali per la sicurezza.

Esplora come Adam migliora l'addestramento dei modelli di deep learning e supera il gradient descent.

Un nuovo approccio migliora l'etichettatura delle strutture polmonari per un'analisi medica migliore.

Un nuovo metodo migliora la risoluzione di equazioni complesse usando il machine learning.

Introducendo un modello che migliora le previsioni del traffico tramite tecniche spaziali innovative.

Un nuovo approccio bilancia i costi e la freschezza dei dati nei sistemi IoT.

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza dell'apprendimento automatico garantendo al contempo la privacy dei dati.