Informatica - Apprendimento automatico

Un nuovo metodo per garantire equità nel clustering dell'apprendimento automatico.

Nuovi metodi migliorano l'uso delle risorse nei modelli linguistici, soprattutto con dati limitati.

Questa ricerca presenta un metodo per bilanciare creatività e accuratezza fattuale nei modelli linguistici.

Un nuovo metodo di deep learning semplifica la calibrazione per le chirurgie assistite da robot.

Esplorando perché l'SGD è migliore nella generalizzazione rispetto ai metodi tradizionali.

Gli agenti virtuali imparano a imitare i gesti umani per interagire meglio.

Un metodo per proteggere i dati sensibili nel machine learning usando il controllo del flusso d'informazione.

Questo lavoro mostra l'apprendimento robotico efficace usando tecniche di rinforzo self-supervised.

Nuovi metodi migliorano la comprensione delle relazioni tra danni al cervello e funzioni.

Un nuovo metodo per creare sintetizzatori che avvantaggia i musicisti.

Questo articolo parla di come l'esplorazione migliora la generalizzazione zero-shot negli agenti di apprendimento per rinforzo.

Questo articolo parla dei rischi per la privacy dei dati e dei metodi di rilevamento nell'apprendimento federato.

Un nuovo metodo migliora come i modelli gestiscono dati imprevisti.

Un nuovo metodo sfrutta la simmetria nei dati per risultati di apprendimento migliori.

Un nuovo approccio migliora l'apprendimento nel reinforcement learning mescolando i successi passati con l'esplorazione.

Uno sguardo alle sfide e alle difese nei sistemi di verifica automatica dell'identità vocale.

Un nuovo modello migliora le previsioni sul comportamento degli utenti nei clic online.

DeepStay utilizza l'apprendimento debolmente supervisionato per migliorare l'identificazione delle aree di soggiorno.

Un nuovo modo per migliorare come le macchine imparano dai dati.

Le reti ottiche permettono trasferimenti di dati super rapidi, plasmando il futuro della tecnologia di comunicazione.

Un nuovo approccio combina NMF e SDP per un clustering efficace.

Questa ricerca ridefinisce l'apprendimento attivo usando basi quasi ortogonali per una maggiore efficienza.

Un nuovo framework per una collaborazione efficace tra modelli di linguaggio intelligenti.

I ricercatori migliorano il design degli esperimenti usando il reinforcement learning e nuove tecniche di stima.

Un nuovo metodo usa algoritmi genetici per creare dati sintetici mantenendo la privacy.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza e le prestazioni dell'addestramento dei modelli linguistici di grandi dimensioni.

Nuovo metodo migliora le prestazioni del machine learning in diversi ambienti di dati.

Uno strumento per analizzare i dati delle luci notturne per aiutare la pianificazione urbana e la ricerca.

Introducendo un nuovo metodo che utilizza lanci di monete per una migliore esplorazione in ambienti complessi.

Uno sguardo a come misurare le somiglianze tra i punti dati usando le metriche di distanza.

Uno studio migliora le previsioni per il declino cognitivo usando dati parziali.

Esplora come il rumore influisce sulle reti neurali ricorrenti e sulla complessità del campionamento.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza del conteggio in grandi set di dati immagini usando la verifica umana.

SAFT aumenta la velocità e l'efficienza dell'allenamento per i modelli di deep learning rumorosi.

Uno strumento progettato per migliorare la comprensione dei dati geometrici in vari campi.

Un nuovo approccio migliora la privacy nel machine learning senza compromettere velocità e precisione.

Presentiamo SERT e SST-ANN per previsioni migliori con dati mancanti.

Il framework GST migliora l'imaging medico affrontando l'incertezza e i cambiamenti di dominio.

Nuovi metodi nel machine learning migliorano la comprensione della sopravvivenza al cancro al seno.

Le reti neurali migliorano l'accuratezza e l'efficienza dei dati climatici grazie a tecniche di downscaling innovative.