Informatica - Apprendimento automatico

Nuovi metodi puntano a far girare modelli potenti in modo efficiente su hardware limitato.

CDALBench offre un terreno di prova affidabile per vari metodi di Active Learning.

CausalRegNet migliora l'apprendimento delle strutture causali attraverso la generazione di dati realistici.

Questo articolo esamina i progressi dell'AI oltre i transformer.

V2INet migliora la previsione delle traiettorie usando dati multi-view per veicoli autonomi.

Un modello di grafo duale migliora il recupero video nello shopping online.

Una panoramica sui DNN e le Accordion Networks nella gestione dei dati ad alta dimensione.

Esplora come le distribuzioni unimodali migliorano il processo decisionale nell'apprendimento per rinforzo.

CGRL affronta le sfide nelle GNN, migliorando la classificazione nonostante il bias di popolarità e il rumore.

Le tecniche di deep learning migliorano l'identificazione del forame mentale nelle radiografie dentali.

Questo articolo evidenzia metodi per trovare relazioni causali nei dati delle serie temporali in cambiamento.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento degli outlier nei dataset multi-view con viste mancanti.

Esplorando come i modelli di diffusione trasformano e generano dati tramite un processo sistematico di rumore e denoising.

Uno studio sull'efficacia dei LLM nel rivedere la letteratura ESG e le performance finanziarie.

Un nuovo metodo per identificare cambiamenti nei dati delle serie temporali e le loro relazioni.

Esplorare come i modelli di fondazione possono migliorare la gestione e l'ottimizzazione delle reti telecom.

Esplorare come MDL migliori la cura dei pazienti attraverso l'integrazione di dati diversi.

Esplorare come i modelli lineari di stato apprendono e quali sono le forme delle loro dinamiche.

Uno studio presenta un nuovo modello che prevede i decessi per sepsi negli ospedali.

Valutare i rischi per la cybersicurezza presentati dai modelli di linguaggio di grandi dimensioni.

Esplorare metodi efficaci per prevedere la domanda di energia in un clima che cambia.

Uno sguardo su come la FIVB classifica le squadre di pallavolo.

Un nuovo framework migliora le previsioni sulla velocità del traffico usando dati contestuali.

Un nuovo modello migliora l'efficienza nell'elaborazione di lunghe sequenze usando matrici di rotazione.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nell'analisi dei dati astronomici attraverso l'apprendimento iterativo.

Nuovi metodi migliorano l'addestramento e le prestazioni delle Reti Kolmogorov-Arnold informate dalla fisica.

Questo articolo presenta un approccio innovativo che utilizza reti neurali per studiare flussi complessi.

Capire le spiegazioni controfattuali per migliorare la diagnosi medica tramite l'IA.

Combinare i metodi esistenti migliora il rilevamento OOD per applicazioni di machine learning più sicure.

Esplorando nuovi metodi per ottimizzare le reti di comunicazione quantistica usando il machine learning.

Il calcolo quantistico potrebbe migliorare le capacità di apprendimento supervisionato e risolvere compiti complessi.

Indagare i vantaggi dei dati non annidati nel machine learning per la chimica quantistica.

Questo metodo migliora l'efficienza nella pianificazione usando previsioni e modelli d'azione adattivi.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza e l'efficienza del clustering dei grafi.

UNIFAC 2.0 migliora le previsioni delle miscele chimiche usando tecniche avanzate.

Un nuovo metodo utilizza reti neurali grafiche per migliorare l'efficienza del coloraggio dei grafi.

Le tecniche di machine learning stanno cambiando il modo in cui modelliamo il comportamento dei materiali sotto stress.

Mamba offre una nuova architettura per gestire in modo efficiente dati complessi nell'IA.

La ricerca si concentra sul miglioramento della sicurezza nei modelli di linguaggio grandi attraverso tecniche di allineamento.

Questo studio valuta quanto bene i modelli si adattano al loro stile di comunicazione durante le conversazioni.