Informatica - Apprendimento automatico

KAT migliora il deep learning usando KAN avanzati al posto delle MLP.

Una nuova tecnica riduce il fabbisogno di memoria per i grandi modelli di linguaggio mantenendo le prestazioni.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza della programmazione dei lavori usando dati passati.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nel gestire input lunghi per i modelli di linguaggio.

I modelli di linguaggio causale sembrano promettenti per risolvere i Sudoku e i puzzle Zebra.

Un nuovo modello rivela informazioni su relazioni positive e negative nelle reti.

Un nuovo metodo migliora la privacy dei dati nel machine learning attraverso approcci personalizzati.

Un nuovo metodo migliora la selezione della temperatura per un campionamento statistico efficace.

Un approccio innovativo migliora la scoperta di materiali per la tecnologia e la salute.

ReflectDiffu migliora le interazioni con i chatbot capendo meglio le emozioni.

Una nuova variante di primo ordine di MAML aumenta l'efficienza nei compiti di meta-apprendimento.

Questo studio migliora l'accuratezza nella classificazione delle immagini mediche usando dati sintetici.

Un nuovo metodo combina l'IA e la chimica quantistica per risolvere equazioni complesse in modo efficiente.

Un nuovo framework combina l'apprendimento automatico e le PDE per una modellazione scientifica efficiente.

Un nuovo metodo combina tecniche statistiche e machine learning per previsioni migliori dell'altezza delle onde.

Un nuovo metodo che migliora il riconoscimento vocale garantendo la privacy dei dati.

Esaminare come il mix di casi influisca sulle prestazioni dei modelli predittivi nella sanità.

Un nuovo metodo unisce fisica e apprendimento automatico per affrontare equazioni matematiche complesse.

Questo articolo mette in evidenza uno studio sull'uso del ML per prevedere la rugosità superficiale nei processi di fresatura.

Questo articolo parla della distillazione dei dataset e della sua importanza in vari settori.

Questo articolo parla di modi per aumentare la sicurezza nel RL usando modelli di linguaggio.

Uno sguardo a come IRL migliora le performance e la diversità dei modelli linguistici.

La ricerca rivela nuove scoperte sulla tossicità dei PFAS e i loro effetti sulla salute.

Nuove tecniche migliorano le abilità dei robot, passando dalle simulazioni ai compiti nella vita reale.

Questo documento esplora come i metodi bootstrap migliorano la stabilità e la robustezza nei modelli SGD.

Uno studio sui metodi di learning incrementale istantaneo e batch per etichette ritardate nella rilevazione delle frodi.

Un nuovo sistema prevede punteggi di naturalità per il parlato sintetico usando metodi innovativi.

Questo studio esplora l'uso del Transfer Learning per un controllo qualità efficace nella posa di nastro CFRP.

Un nuovo metodo per migliorare il confronto dei dati usando il trasporto ottimale.

Presentiamo una rete neurale unica per gestire dati complessi in modo efficace.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento delle anomalie usando esempi sintetici.

Un nuovo benchmark mira a migliorare la valutazione dell'incertezza nei modelli linguistici.

FreeMark permette di applicare watermark ai modelli di deep learning senza compromettere le prestazioni.

SHIRE migliora la velocità di apprendimento dei robot unendo l'intuizione umana con l'apprendimento per rinforzo.

Un nuovo approccio aumenta l'affidabilità nella formazione dei modelli linguistici attraverso sistemi di feedback robusti.

Un nuovo metodo migliora il ragionamento del modello attraverso tracce di programmazione strutturata.

Una panoramica dei metodi di campionamento ottimali nell'approssimazione dei minimi quadrati.

Un nuovo framework migliora la previsione del movimento per le auto a guida autonoma, aumentando sicurezza ed efficienza.

Presentiamo GRIN, un nuovo modello per la stima della profondità usando dati sparsi.

Un nuovo metodo migliora la selezione dei campioni nell'apprendimento semi-supervisionato.