Informatica - Apprendimento automatico

Nuovi metodi migliorano l'efficienza delle reti neurali profonde per dispositivi con risorse limitate.

Transolver offre soluzioni avanzate per problemi matematici complessi in diversi settori.

Presentiamo un nuovo metodo per un fine-tuning dei modelli più efficiente.

Un nuovo sistema identifica contenuti dannosi nelle promozioni UGCG.

Ottimizzare le prestazioni delle CNN sulle FPGA tramite tecniche di gestione della memoria.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento delle azioni nei video non editati usando pochi esempi.

Esplora diversi modelli usati per la classificazione dei dati e la stima dell'incertezza.

Scopri come le reti prescrittive migliorano le decisioni terapeutiche nella salute personalizzata.

Esaminando come i dati influenzano l'allineamento dei modelli di IA con le preferenze umane.

Questo studio si concentra sull'automazione dell'analisi dei difetti nei wafer di carburo di silicio usando il machine learning.

Esplorare il ruolo del machine learning nella ricerca scientifica rigorosa.

Scopri come lo srotolamento migliora l'addestramento delle reti neurali per le simulazioni fisiche.

TransFusion migliora l'apprendimento contrastivo con attenzione strutturata e un'elaborazione dei dati efficace.

Un nuovo metodo migliora la precisione e la velocità nella stima dei costanti di Lipschitz per le reti profonde.

Esaminando l'impatto degli attacchi sull'efficienza del machine learning e proponendo nuove strategie.

Questo studio identifica iperparametri fondamentali per addestrare efficacemente le reti neurali quantistiche.

Sfruttando nuove tecniche per una gestione efficiente dell'acqua urbana.

Uno sguardo su come le reti neurali apprendono e il ruolo della fisica nell'addestramento.

Un nuovo modo per sintetizzare voci con un'accuratezza del ritmo migliorata.

Un approccio multilingue per capire le esperienze dei pazienti con ADR.

Esplorare il ruolo degli algoritmi quantistici nel rilevamento dei crimini finanziari.

Le soluzioni automatizzate per identificare i tumori cerebrali sembrano promettenti per migliorare la cura dei pazienti.

Un nuovo metodo aumenta i punteggi di fiducia per i modelli linguistici su argomenti specifici.

Questo studio esplora come usare l'analisi del comportamento con l'apprendimento automatico per migliorare i risultati dell'apprendimento online.

SEMA offre un approccio flessibile per l'apprendimento continuo, adattando i modelli ai nuovi dati in modo efficace.

Un modello prevede la vulnerabilità agli attacchi informatici in base a fattori sociali ed economici.

Un nuovo modo per rendere più facile gestire dati ad alta dimensione.

I test MANGO valutano i modelli di linguaggio per la navigazione e la mappatura in contesti di labirinto.

Un nuovo metodo utilizza il deep learning per affrontare in modo efficace le equazioni differenziali stocastiche.

Scopri come gli alberi decisionali aiutano nelle decisioni basate sui dati e nelle previsioni.

Ehi, ti presento DeNetDM, una tecnica per ridurre i bias nelle reti neurali senza fare modifiche complicate.

Questo studio sottolinea l'importanza delle variabili target nella modellazione del comportamento dei veicoli.

Esaminando come le informazioni influenzano le decisioni in situazioni complesse.

Un nuovo metodo per verificare le reti neurali profonde usando modelli visivi-linguistici.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento affrontando le diverse scale dei dati.

Uno studio sull'interpretabilità dei modelli di machine learning per la cura del cancro pancreatico.

Usare i dati SCADA per migliorare le previsioni e rilevare problemi di prestazioni nelle turbine eoliche.

Questo metodo semplifica il mescolamento di diversi modelli LoRA per generare immagini di alta qualità.

Un nuovo metodo di allenamento migliora la stabilità e l'accuratezza nelle simulazioni di dinamica molecolare.

Uno sguardo più da vicino ai circuiti di caratteristiche sparse nei modelli linguistici e le loro implicazioni.