Informatica - Apprendimento automatico

Questo documento parla di come combinare l'apprendimento federato e l'apprendimento contrastivo per migliorare la privacy dei dati e le prestazioni del modello.

Le esperienze negative del passato portano spesso a prendere decisioni più cautelose in futuro.

Un nuovo metodo migliora le previsioni sul trasferimento di calore nei materiali usando tecniche di modellazione mista.

Questo articolo parla delle sfide di sicurezza dei modelli di deep learning e delle strategie di difesa.

Metodi per gestire efficacemente i valori anomali nell'analisi dei dati.

Questo documento parla di un modello white-box per un apprendimento non supervisionato efficace.

Esaminando i potenziali pericoli delle armi autonome nella guerra moderna.

Usare algoritmi genetici migliora l'accuratezza nel prevedere i risultati degli studenti nell'apprendimento online.

Questo metodo migliora il fine-tuning dei modelli linguistici usando dataset aperti e non etichettati.

Sfruttando dati diversi per migliorare l'osservazione della Terra e il machine learning.

Integrare diversi tipi di dati migliora l'apprendimento e la memorizzazione nelle reti neurali profonde.

La rilevazione delle anomalie è fondamentale per la sicurezza dei veicoli connessi e autonomi.

Capire le diverse preferenze di rischio può migliorare le strategie nel processo decisionale tra più agenti.

FINC rivela punti di forza unici dei modelli generativi tramite un'analisi dettagliata della frequenza dei campioni.

Un nuovo approccio affronta la segmentazione delle azioni in video lunghi usando il trasporto ottimale.

Un nuovo approccio migliora la comprensione dell'eredità biologica nel corso delle generazioni.

Migliorare i modelli di spazio degli stati con tecniche di allenamento più efficaci per i dati temporali.

Esplorando gli effetti delle radiazioni sui modelli di machine learning per applicazioni spaziali.

DIG-Mol migliora le previsioni del comportamento molecolare per uno sviluppo dei farmaci più veloce.

Metodi innovativi migliorano l'accuratezza del tracciamento satellitare grazie a tecniche di machine learning.

Un nuovo modello ridefinisce l'analisi dei grafi usando insiemi di punti per previsioni migliori.

Questo articolo sottolinea l'efficacia dei metodi più semplici nel rilevare anomalie nei dati delle serie temporali.

Scopri come l'apprendimento federato mantiene i dati privati mentre migliora il machine learning.

Un metodo per gli agenti per imparare strategie nei giochi di campo medio con conoscenze pregresse minime.

BiSHop migliora il deep learning per i dati tabulari con tecniche innovative.

Questo studio valuta come la dimensione del modello e la quantizzazione influenzano le prestazioni del modello linguistico.

La ricerca affronta le preoccupazioni sulla privacy nei modelli di linguaggio attraverso metodi innovativi di disapprendimento.

Scopri un modo per ridurre la dimensione delle reti neurali senza compromettere le prestazioni.

Scopri come l'interpolazione migliora l'affidabilità del machine learning nella scienza.

Un nuovo approccio attore-critico affronta le sfide multi-obiettivo nel reinforcement learning.

Nuovi metodi forniscono spiegazioni più chiare sulle decisioni algoritmiche usando spiegazioni controfattuali.

La ricerca affronta il calcolo del punteggio SHAP mentre si allentano le assunzioni di indipendenza delle caratteristiche.

Uno studio rivela problemi di eccessiva fiducia nei modelli di linguaggio e visione dell'IA.

Uno sguardo a come funzionano le distribuzioni condizionali con variabili casuali gaussiane.

Esplorare metodi di apprendimento federato per proteggere la privacy degli utenti e migliorare le prestazioni del modello.

Uno sguardo più da vicino ai meccanismi di autoattenzione nei modelli di elaborazione del linguaggio.

Nuove tecniche migliorano l'efficienza e la precisione nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni.

Un nuovo modello migliora le prestazioni dei trasformatori gestendo l'inefficienza degli outlier.

Migliorare i modelli di diffusione aggiungendo LoRA ai layer di attenzione per avere immagini migliori.

Usando un nuovo modello per prevedere i risultati dei pazienti dai registri elettronici della salute.