Informatica - Apprendimento automatico

Esaminando gli ostacoli che gli LLM devono affrontare nella traduzione di lingue a bassa risorsa.

Un nuovo metodo per migliorare l'allineamento dell'IA con i valori umani usando feedback corrotti.

MV-Mol integra diverse fonti di dati per una migliore comprensione molecolare.

Nuove tecniche migliorano la privacy e la sicurezza nelle query e nelle transazioni del database.

Scopri come le decisioni di compromesso migliorano l'affidabilità nella programmazione stocastica.

I CMDP migliorano il processo decisionale tenendo conto del contesto in varie applicazioni.

Un nuovo approccio per migliorare l'efficienza dell'ottimizzazione bilivello non convessa nel machine learning.

OPERA combina più metodi per una valutazione delle politiche più precisa utilizzando dati passati.

Esplorando la necessità di spiegazioni chiare nei Graph Neural Networks.

Il dataset OPSSAT-AD aiuta a rilevare eventi satellitari insoliti.

Un approccio fresco permette ai dispositivi più deboli di contribuire nell'apprendimento federato.

Questo framework aumenta l'efficienza nell'apprendimento di compiti complessi tramite strutture gerarchiche.

La ricerca mostra che i modelli non addestrati si collegano alle risposte del cervello umano nell'elaborazione del linguaggio.

Una tecnica di campionamento innovativa affronta le sfide delle distribuzioni complesse per il machine learning.

Tempora-Fusion migliora i puzzle a tempo per calcoli sicuri e verificabili.

Un nuovo metodo per migliorare rapidamente la qualità delle immagini utilizzando modelli addestrati.

Nuovi metodi migliorano l'apprendimento del modello usando campioni negativi efficaci nei dati grafici.

Un nuovo metodo migliora l'allenamento dei modelli creando set di dati sintetici efficaci.

Questo articolo presenta un metodo per la rilevazione e spiegazione dei commenti spam in tempo reale.

SiT migliora la capacità degli agenti di generalizzare nell'apprendimento per rinforzo grazie alla simmetria e all'attenzione.

SecureSpectra offre un modo nuovo per proteggere l'identità audio dai rischi dei deepfake.

Uno sguardo a come le reti lineari apprendono e si evolvono durante l'addestramento.

ERIC offre un modo efficiente per misurare le somiglianze tra grafi con una maggiore accuratezza.

ATLAS migliora la selezione dei dati sismici usando l'apprendimento attivo e cambiamenti di rappresentazione.

Combinare fisica e geometria per migliorare le previsioni di scattering acustico.

LLM2FEA combina AI generativa e algoritmi evolutivi per soluzioni di design innovative.

Metodo innovativo integra la densità elettronica per migliorare le previsioni delle proprietà molecolari.

Scopri come le Leaky ResNet migliorano le tecniche di deep learning.

Un nuovo metodo migliora la riparazione del codice per linguaggi di programmazione poco usati.

La ricerca esplora l'analisi video come strumento per la rilevazione precoce del Parkinson.

Scopri il potenziale della modulazione basata su riferimenti nell'arte digitale.

Questo lavoro migliora la privacy nella diffusione dei grafi mantenendo l'utilità dei dati.

I dati sintetici aiutano l'analisi della sopravvivenza generando set di dati realistici per una modellazione migliore.

I ricercatori usano il machine learning per migliorare il rilevamento dei segnali nei sistemi di comunicazione.

Esplorando come i Transformer classificano i dati attraverso le informazioni contestuali.

Migliorare MMDenseNet per una separazione musicale veloce ed efficiente.

Scopri cosa sono gli FTFI e come influenzano le strutture dati ad albero nel machine learning.

Un nuovo metodo semplifica la selezione delle variabili in grandi dataset.

Uno sguardo alle sfide e ai metodi di inettività nei livelli ReLU all'interno delle reti neurali.

Un metodo per migliorare la raccolta dei dati per sistemi che cambiano nel tempo.