Informatica - Apprendimento automatico

Esaminando i pregiudizi nell'apprendimento automatico e il loro impatto sulle decisioni.

Uno sguardo ai nuovi metodi per prevedere eventi futuri usando dati storici.

Esplorando le reti neurali polinomiali e le loro applicazioni in vari campi.

Uno studio rivela i vantaggi di collegare comprensione e generazione del linguaggio nell'IA.

Nuove strategie migliorano i GFlowNets per un'esplorazione efficace in spazi continui.

Migliorare l'accuratezza dell'analisi dei dati garantendo al contempo la privacy degli utenti tramite ULDP.

Nexus combina efficienza, specializzazione e adattabilità nello sviluppo di modelli linguistici.

Un nuovo approccio migliora i design delle ali grazie all'apprendimento automatico e a metodi basati sui dati.

Esaminando i pregiudizi nei grandi modelli linguistici quando si analizzano dichiarazioni politiche.

Esplorare le simmetrie locali per migliorare i metodi di machine learning basati su grafi.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento degli outlier nell'analisi dei dati.

Esaminando come il deep learning migliora la precisione delle previsioni sismiche.

Nuovo dataset migliora la ricerca e l'efficienza nel design dell'aerodinamica auto.

Implementare YOLO per il rilevamento di oggetti con risorse limitate sui microcontrollori.

Un nuovo metodo migliora la sicurezza delle DNN senza dati puliti.

I ricercatori migliorano le previsioni delle esplosioni solari usando nuovi metodi e una funzione di perdita.

Un dataset rivoluzionario potenzia gli strumenti AI per diagnosticare le malattie cardiache.

Ricerca su come addestrare modelli linguistici per lingue poco rappresentate in modo efficiente.

NeuralMPM accelera le simulazioni dei materiali usando tecniche di deep learning.

Questo articolo esplora il cambiamento improvviso nella capacità di apprendimento delle reti neurali.

SINDyG migliora la comprensione dei sistemi complessi tramite una migliore modellazione delle reti.

fastkqr migliora la velocità e l'accuratezza della regressione quantile, gestendo al contempo i problemi di incrocio.

Un nuovo metodo migliora la costruzione degli alberi evolutivi usando il deep learning.

Uno sguardo alle tecniche di trasferimento del peso e al loro impatto sul training delle reti neurali.

Introducendo un nuovo algoritmo per identificare relazioni causali tra variabili nascoste.

Scopri come i cGAN possono generare immagini specifiche usando informazioni aggiuntive.

Esplora l'approccio del federated learning alla privacy nell'apprendimento automatico.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento da dataset di qualità variabile nel RL offline.

Un nuovo algoritmo migliora l'identificazione della miglior opzione in scenari a budget fisso.

Un metodo per velocizzare la generazione di testo senza perdere qualità.

INK offre un metodo affidabile per identificare campioni fuori distribuzione nel machine learning.

Un nuovo modello migliora l'accuratezza delle previsioni della velocità del vento in paesaggi difficili.

Un nuovo metodo migliora il processo decisionale con vincoli di budget in ambienti incerti.

Nuovi metodi migliorano la separazione vocale in ambienti rumorosi.

Un nuovo metodo per creare texture direttamente su superfici 3D, evitando problemi comuni.

Un nuovo sistema ottimizza le risposte dell'IA per i settori legali, concentrandosi sulla Legge Locale 144 di New York City.

Esaminando come le SNN si confrontano con le ANN nel consumo energetico.

Esaminando le vulnerabilità in EaaS e nuove strategie di difesa con watermarking.

Tiny-toxic-detector identifica i commenti tossici in modo efficace, usando poche risorse.

Analizzando l'impatto dei componenti basati su quaternioni sulle performance di classificazione delle immagini.