Informatica - Apprendimento automatico

Un nuovo metodo migliora le previsioni delle serie temporali attraverso un' efficace aumentazione dei dati.

Esplorando come il calcolo neuromorfico sta trasformando l'elaborazione dei dati visivi.

Un nuovo metodo migliora la memoria e l'elaborazione per i modelli di deep learning sui MCU.

Un nuovo metodo migliora il ragionamento nei modelli linguistici tramite un'apprendimento delle preferenze efficace.

Scopri come RST-LoRA migliora il riassunto usando la Teoria della Struttura Retorica.

Un nuovo framework migliora la valutazione degli algoritmi di apprendimento federato in diverse applicazioni.

Esplora come i modelli fondazionali migliorano l'analisi dei dati delle serie temporali in vari settori.

Uno sguardo alla composizionalità e alla generalizzazione nei modelli linguistici di machine learning.

Questo studio esplora come il machine learning influisce sulle decisioni e sul comportamento individuale.

Esplora l'ascesa e l'efficienza dei Vision Transformers nell'elaborazione delle immagini.

I dati del mondo reale migliorano la sicurezza dei sistemi di guida automatica grazie a simulazioni avanzate.

Un nuovo approccio per previsioni GNN più chiare usando spiegazioni di sottografi focalizzate sui bordi.

I droni alimentati da IA promettono operazioni più intelligenti e una maggiore efficienza in vari settori.

Un nuovo approccio di machine learning migliora l'accuratezza nell'analizzare le impronte delle scarpe.

Nuovo algoritmo migliora l'apprendimento in compiti del mondo reale senza ripristini.

Un nuovo metodo migliora il modo in cui valutiamo le cause di morte nella salute pubblica.

Una visione unificata per affrontare le sfide dell'oversmoothing nelle reti neurali grafiche.

Un nuovo metodo migliora la comprensione delle previsioni delle CNN tramite concetti e relazioni.

Metodi efficaci per prevedere la durata dei cuscinetti a sfera migliorano le strategie di manutenzione delle macchine.

Questo approccio migliora l'accuratezza del posizionamento indoor utilizzando il deep reinforcement learning auto-supervisionato.

Scopri come gli esperti prevedono gli incendi boschivi usando dati e modelli.

Uno sguardo ai nuovi metodi per prezzare le opzioni finanziarie usando i dati di mercato.

M3Net migliora la segmentazione LiDAR per le auto a guida autonoma integrando diversi dataset e sensori.

Un nuovo metodo trasforma gli stili artistici usando immagini abbinate.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento dei robot combinando modelli linguistici e apprendimento per rinforzo.

Un'analisi di come la Rappresentazione del Significato Astratto influisce sulle prestazioni dei LLM in vari compiti.

Esaminando i vantaggi di combinare diversi tipi di dati nel machine learning.

Lo studio mette in evidenza le difficoltà nel trovare differenze cerebrali collegate all'autismo.

Esplorare modi per migliorare la creatività delle macchine attraverso la Creatività Computazionale.

Una panoramica sulla presa di decisioni nei problemi di banditi combinatori.

Uno sguardo a come l'IRM migliora la generalizzazione del machine learning in diversi ambienti.

Scopri come i nuovi modelli migliorano le previsioni nelle fusioni e acquisizioni.

Un metodo per addestrare gli agenti a seguire le regole mentre massimizzano i premi.

Un approccio flessibile per valutare le politiche con dati limitati e incertezze nella registrazione delle politiche.

Un nuovo metodo migliora i modelli di machine learning per le previsioni dei fenomeni di trasporto.

Scopri un nuovo metodo per una ricerca efficace dell'architettura neurale attraverso valutazioni basate su grafi.

Un nuovo metodo di training migliora la capacità delle reti neurali di valutare l'incertezza.

Un nuovo framework migliora le performance del modello con pochissimi dati dell'utente.

CoBFormer bilancia l'attenzione locale e globale per migliorare l'elaborazione dei grafi.

L'apprendimento federato affronta nuovi attacchi di avvelenamento, minacciando la sicurezza nella tecnologia delle auto a guida autonoma.