Informatica - Apprendimento automatico

Presentiamo un nuovo approccio per identificare fattori nascosti nei dati biologici.

Un nuovo metodo migliora l'ottimizzazione del design usando dati esistenti.

Un nuovo modello migliora le previsioni in finanza, meteo ed economia.

Nuovo metodo migliora l'addestramento delle Equazioni Differenziali Ordinarie Neurali per dinamiche caotiche.

Discutere della giustizia a lungo termine nella tecnologia e del suo impatto sociale.

Approcci innovativi per ridurre il traffico aiutando i guidatori con consigli in tempo reale.

Nuovi metodi migliorano il design molecolare misurando l'incertezza delle previsioni.

Un nuovo metodo aiuta gli agenti a imparare dagli esperti anche se mancano informazioni.

Le GNN energetiche migliorano la comunicazione e l'adattamento nei sistemi multi-agente.

Migliorare l'adattabilità negli algoritmi di ottimizzazione appresi usando metodi tradizionali.

Nuovo modello di intelligenza artificiale migliora la segmentazione dei tumori e la diagnosi nel cancro ai polmoni.

Un nuovo approccio che utilizza la conoscenza migliora l'efficienza nell'apprendimento da grafi relazionali.

Esaminando gli algoritmi DRL e il loro impatto sulle strategie di trading in finanza.

Un nuovo metodo migliora i modelli di intelligenza artificiale proteggendo la privacy dei pazienti.

L'apprendimento per rinforzo open-loop offre un modo nuovo per gli agenti di fare scelte.

Un nuovo modo per valutare i riassuntori personalizzati oltre alla semplice accuratezza.

Una nuova politica migliora le scelte in situazioni di decisione incerta.

Nuovi modelli migliorano il tagging automatico dei testi latini medievali per un'analisi migliore.

I dati mancanti influenzano le prestazioni del modello e le intuizioni derivanti dal machine learning.

Uno sguardo ai metodi per chiarire le decisioni dell'IA tramite il livellamento dei gradienti.

I robot imparano più in fretta e meglio con ricompense scarse e un approccio a tempo minimo.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni degli LLM in compiti matematici complessi.

Meent migliora le simulazioni elettromagnetiche e l'apprendimento automatico per il design di dispositivi ottici.

Uno studio rivela nuovi modelli per capire i gas ultra-freddi e il loro comportamento.

Questo studio esplora modelli di deep learning per una mappatura accurata del riso in Bhutan.

Un nuovo metodo combina il ragionamento basato su testo e SQL per migliorare le risposte alle domande sulle tabelle.

Introducing BADM per un training più veloce e preciso nei modelli di deep learning.

Un tool per verificare la sicurezza dei modelli di deep learning.

Le Reti Neurali ai Grafo di Commuta migliorano la comprensione dei graffi diretti grazie a migliori intuizioni sulle relazioni.

Questo articolo analizza problemi legati all'addestramento delle reti neurali e alla stabilità.

Un sistema che genera ricette di cucina a partire da immagini di cibo.

HIGHT migliora i modelli linguistici usando informazioni gerarchiche dai dati dei grafi.

Questo studio esamina come i dati visivi e testuali influenzano le prestazioni del modello.

CD-T migliora la comprensione dei modelli transformer, aumentando l'interpretazione e la fiducia.

Scopri come l'apprendimento bayesiano migliora le previsioni e gestisce l'incertezza nel machine learning.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza delle stime degli effetti del trattamento nel tempo.

Un nuovo metodo per classificare le recensioni di viaggio in base alle esigenze degli utenti.

BasisN affronta le sfide dell'RRAM per computazioni di reti neurali profonde più veloci ed efficienti dal punto di vista energetico.

Questo articolo parla di metodi efficaci per migliorare la quantificazione dell'incertezza nei modelli complessi usando reti neurali.

Un nuovo framework migliora le previsioni ambientali combinando efficacemente le fonti di dati.