Informatica - Apprendimento automatico

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento degli agenti negli ambienti di apprendimento per rinforzo.

Esaminando come il machine learning influisce sulle scelte e sui risultati umani.

Nuovi modelli migliorano le previsioni sulla vita delle macchine usando il deep learning.

Esaminare come le macchine possono imparare a combinare concetti noti in modo efficace.

Un nuovo framework migliora l'efficienza del posizionamento degli adsorbati dei catalizzatori usando il machine learning.

Nuovi metodi rivelano la resilienza nei circuiti delle reti neurali contro la manipolazione.

Esplorare come i metodi basati sui dati migliorano la comprensione delle risposte dei materiali.

DART migliora la presa di decisioni degli agenti di machine learning nei giochi.

Nuovi metodi migliorano le prestazioni del compito principale usando dati ausiliari senza costi di calcolo extra.

Un nuovo metodo migliora l'analisi dei dati GNSS per un tracciamento migliore degli eventi di scorrimento lento.

GNAN combina interpretabilità e accuratezza per modelli di intelligenza artificiale basati su grafi.

Questo articolo esamina il bias di popolarità nei sistemi di raccomandazione e come i LLM possono aiutare.

Un nuovo metodo di filtraggio affronta i valori atipici per una maggiore precisione dei dati.

Un nuovo metodo offre spunti più chiari sulle decisioni dei modelli di deep learning.

Questo studio affronta le difficoltà nel disimparare i dati dai modelli di machine learning.

Questo articolo esamina il ruolo della normalizzazione dei layer nel migliorare la classificazione delle reti neurali.

DumpKV migliora l'efficienza dello storage dei dati riducendo l'amplificazione della scrittura.

Un framework per migliorare l'apprendimento continuo con dati strutturati a grafo.

Questo studio analizza i metodi di clustering delle immagini su grandi set di dati, evidenziando le variazioni nelle prestazioni.

Integrando SysCaps nella modellazione energetica si semplifica il processo decisionale e si migliorano le previsioni.

Un nuovo sistema di imaging RF migliora il riconoscimento degli oggetti in ambienti difficili.

Il nuovo metodo SAVA migliora la selezione dei dati per una migliore performance del modello.

Nuovo metodo migliora l'apprendimento federato proteggendo la privacy degli utenti.

Aumentare i turni di comunicazione riduce i costi e migliora le prestazioni del modello nell'apprendimento federato.

Usare il deep learning per migliorare il monitoraggio delle emissioni acustiche delle giunture bullonate.

Questo documento presenta un approccio per creare classificatori AI facili da capire.

Questo studio esplora metodi avanzati per l'etichettatura dei dati in modo efficiente usando tecniche di reti neurali.

Nuovo metodo migliora la stabilità delle GNN in diverse situazioni di dati.

Un nuovo metodo migliora i consigli medici usando dati passati e riducendo i rischi.

Presentiamo un modello innovativo per migliorare l'accuratezza della stima della cardinalità nelle query dei database.

Un framework che rileva anomalie nei grafi promuovendo un trattamento equo.

Questo articolo esamina come le reti ReLU approssimano funzioni a bassa regolarità.

Un nuovo metodo affronta il problema del cold-start nei sistemi di raccomandazione.

Nuovi metodi migliorano la simulazione del moto browniano e delle equazioni differenziali stocastiche.

I DSNN elaborano le informazioni proprio come i neuroni reali, offrendo un'efficienza migliore per la gestione dei dati.

Esplorare l'importanza della distanza biharmonica per comprendere la struttura e la connettività dei grafi.

Un nuovo approccio potenzia le abilità matematiche dei modelli linguistici con velocità e precisione.

Esaminando l'ottimizzazione eccessiva nei DAA e il suo impatto sulle prestazioni del modello.

Un nuovo approccio per migliorare le esperienze specifiche per l'utente nei modelli di linguaggio.

Un metodo per creare rappresentazioni testuali chiare usando domande sì/no.