Informatica - Apprendimento automatico

La ricerca mostra come il coding influisca sulle capacità dei modelli linguistici in vari compiti.

Esplorare il ruolo delle reti non autoregressive nella risoluzione di problemi complessi di ottimizzazione.

Esplorare l'impatto dell'apprendimento in contesto sulle prestazioni dei modelli linguistici.

VILA-U integra video, immagini e compiti di lingua in un'unica struttura.

RLPF migliora il riassunto dei dati degli utenti per previsioni migliori.

Uno sguardo ai tipi e alla misurazione dell'incertezza nelle previsioni.

Uno sguardo a come il reservoir computing gestisce più compiti e le sue sfide.

Esplorando un nuovo metodo per l'approssimazione della Q-funzione nell'apprendimento per rinforzo.

Esaminando i problemi di equità nei sistemi di rilevazione delle frodi nelle transazioni.

Un approccio innovativo per combinare dati comuni e unici da diversi osservatori.

Combinare l'apprendimento attivo e la modellazione bayesiana migliora le previsioni in settori ingegneristici con pochi dati.

Questo documento esamina il ruolo del RL nella risoluzione della congettura di Andrews-Curtis.

Un modo semplice per prevedere la solubilità dei composti chimici in acqua.

Nuovo studio mette in evidenza EEG e IA per una diagnosi precoce dell'Alzheimer.

CoxKAN migliora l'analisi di sopravvivenza con interpretabilità e performance.

Fast Forward migliora l'efficienza dell'addestramento a basso rango per i modelli di linguaggio.

Impara a generare dati falsi realistici in modo sicuro.

Uno studio rivela i geni chiave legati alla gravità della degenerazione maculare legata all'età.

Questo articolo parla degli MLSAE e del loro ruolo nell'analizzare i livelli dei modelli di linguaggio.

Questo articolo parla dei modelli di diffusione vincolata e del loro ruolo nella riduzione dei pregiudizi.

Questa ricerca presenta il TBL per migliorare le performance dei modelli in scenari di dati ultra-sbilanciati.

UI-JEPA migliora il modo in cui i sistemi prevedono le azioni degli utenti dalle interazioni su schermo.

DynamicFormer utilizza l'apprendimento automatico per affrontare le sfide della geometria enumerativa in modo efficace.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza del machine learning negli ambienti mobili.

Il dataset MeMo fa luce su come vengono ricordate le conversazioni di gruppo.

Nuovo metodo migliora le previsioni sui movimenti dei passeggeri della metro urbana.

I processori ibridi migliorano l'efficienza e la precisione nei modelli Transformer.

Un nuovo metodo migliora la presa di decisioni in situazioni di incertezza attraverso l'apprendimento diretto delle caratteristiche.

Un nuovo modo per classificare e gestire la disinformazione sui social media.

Un nuovo dataset migliora la tecnologia del riconoscimento vocale multilingue in India.

Migliorare l'efficienza nelle decisioni in ambienti complessi usando un nuovo algoritmo.

Nuove tecniche migliorano le prestazioni dei GCN spettrali nell'analisi dei dati grafici.

SSR migliora le prestazioni dei modelli linguistici mantenendo le loro abilità generali.

La ricerca rivela come i vari strati nei LLM contribuiscono in modo uguale alle previsioni.

Uno sguardo alla Normalizzazione del Contesto Adattativa nel deep learning per l'elaborazione delle immagini.

UAN migliora la stabilità e l'accuratezza dell'allenamento nei modelli di deep learning.

Esplorare come i ranking degli autori possano migliorare la qualità della peer review nella ricerca.

Un nuovo metodo migliora la comprensione del linguaggio nei modelli Transformer usando geometrie non lineari.

Un nuovo metodo migliora le reti neurali concentrandosi sul Jacobiano per output strutturati.

Questo articolo parla dei vantaggi di semplificare i modelli transformer per i compiti di riconoscimento vocale.