Informatica - Apprendimento automatico

Presentiamo VOROS, un metodo per migliorare la valutazione delle prestazioni dei classificatori in scenari sbilanciati.

Esaminare tecniche e sfide nella stima delle posizioni della testa umana.

Uno sguardo alle caratteristiche di Adam e alle sue prestazioni nell'addestramento dei modelli.

Esplorando i fondamenti dei modelli di diffusione e le loro applicazioni nella generazione di immagini.

Questo studio esamina gli aggiustamenti di strategia in contesti multi-agente attraverso percorsi di soddisfacimento.

Sforzi per rilevare e combattere i rifiuti marini usando tecnologie avanzate.

Lo studio analizza come la gente percepisce le reti relazionali attraverso i grafi.

Un nuovo metodo migliora la comprensione dei modelli linguistici dei termini medici.

Il framework OPTIN migliora i modelli transformer senza doverli riaddestrare per diversi compiti di intelligenza artificiale.

Esaminare i pregiudizi nella previsione del prossimo token e il loro impatto sulle prestazioni del modello.

Nuove tecniche migliorano il rilevamento dei difetti nella produzione usando metodi di deep learning.

Data Mesh trasforma la gestione dei dati promuovendo la proprietà e la collaborazione tra i team.

Esplora i punti di forza e di debolezza delle RNN e dei Transformers nell'elaborazione del linguaggio naturale.

Un nuovo metodo migliora l'affidabilità nel trovare connessioni all'interno dei modelli linguistici.

Un nuovo metodo migliora la stima del CATE e potenzia il processo decisionale in diversi campi.

MetaOptimize migliora le prestazioni del modello regolando dinamicamente le impostazioni di apprendimento.

EulerFormer combina informazioni semantiche e posizionali per fare previsioni più accurate sul comportamento degli utenti.

Esplora come il momento migliora il Gradient Descent Stocastico nel machine learning.

Un modello integra conoscenze da molecole per migliorare le previsioni nella scienza.

Una panoramica dei POMDP e del loro ruolo nel prendere decisioni con informazioni incomplete.

DBNets rivoluziona il modo in cui gli scienziati misurano le masse dei giovani pianeti.

Usare l'IA per migliorare i modelli chimici della formazione delle galassie per risultati più veloci.

Scopri come i DDPM migliorano il controllo del feedback per i sistemi non lineari.

I trasformatori universali di fisica migliorano l'efficienza e la precisione nella modellazione della dinamica dei fluidi.

CANOS prevede soluzioni di flusso di potenza quasi ottimali rapidamente per reti elettriche complesse.

Un nuovo metodo semplifica il design dell'architettura neurale su più obiettivi.

Esplorando le efficienze di scarico dei compiti con PeersimGym per dispositivi IoT.

Introdurre un metodo per migliorare l'accuratezza delle simulazioni del traffico attraverso la modellazione del comportamento umano.

Sort Slice migliora come i dati chimici vengono elaborati usando impronte a connettività estesa.

Forest-ORE rende più facile capire le previsioni dei modelli Random Forest.

Nuovi metodi per creare sistemi di dialogo usando dati di addestramento sintetici.

Nuovi approcci per migliorare la chiarezza e ridurre i problemi nei requisiti software.

Un tuffo su come diversi IDS si comportano contro le minacce informatiche.

EREN migliora l'accuratezza dei modelli linguistici attraverso tecniche di editing efficaci.

Nuovi metodi migliorano la presa di decisioni in situazioni complesse con obiettivi in conflitto.

PAG migliora la qualità delle immagini senza bisogno di ulteriore addestramento o suggerimenti, migliorando le tecniche di generazione.

AIDE semplifica la gestione dei dati per migliorare la sicurezza nei veicoli a guida autonoma.

Il nuovo design migliora la capacità dei LLM di gestire vari compiti in modo efficace.

Eracle combina trasformatori e modelli di stato per migliorare l'elaborazione dei dati.

Esaminando l'incrocio tra neurotecnologia e preoccupazioni sulla privacy.