Informatica - Apprendimento automatico

Un nuovo metodo migliora il rilevamento di oggetti noti e sconosciuti.

La ricerca rivela rischi nascosti nei modelli di machine learning tramite steganografia.

Il modello di neurone ELM semplifica la comprensione delle funzioni cerebrali complesse con meno parametri.

Un nuovo approccio migliora le previsioni del valore della vita del cliente per prendere decisioni aziendali migliori.

Scopri come l'imaging medico aiuta nella diagnosi e nel trattamento delle malattie.

FLOWER affronta l'apprendimento few-shot e il dimenticanza catastrofica nei modelli di machine learning.

TensorNet migliora le previsioni molecolari utilizzando rappresentazioni tensoriali efficienti.

Un nuovo framework migliora l'addestramento delle reti neurali convoluzionali su grafi attraverso un clustering adattivo.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento degli atti linguistici in bengalese usando analisi audio e testuale.

Esplora come i valori anomali influenzano il clustering k-means e i metodi per la valutazione.

Un nuovo modello si adatta all'eterofilia nei grafi, migliorando le prestazioni e l'accuratezza.

Nuovo metodo combina machine learning con modellazione della turbolenza per simulazioni migliori.

Esaminare le sfide e le strategie per migliorare le difese dei modelli contro attacchi avversari.

Esplorare come il linguaggio aiuti a capire gli obiettivi in situazioni sociali.

Un nuovo metodo migliora le raccomandazioni e-commerce capendo le intenzioni d'acquisto dei clienti.

Un nuovo metodo utilizza le reti neurali per risolvere le PDE in modo efficiente, mantenendo le leggi fisiche.

Esplorare le sfide e le strategie nei sistemi di apprendimento multi-agente.

Uno studio sui metodi di apprendimento per i protocolli di broadcast in sistemi complessi.

Questo studio migliora le tecniche di risposta a domande visive per un'analisi migliore delle immagini di telerilevamento.

Un nuovo framework ottimizza l'apprendimento attivo su vari tipi di dati.

I self-encoder migliorano l'organizzazione e la classificazione dei dati nel machine learning.

Questo studio analizza le sfide dell'urbanizzazione e i modelli predittivi per il trasporto in India.

Un nuovo approccio migliora la comprensione e le prestazioni delle parole incorporate.

Esaminare l'equilibrio tra privacy e giustizia nei modelli di apprendimento federato.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza nelle immagini mediche usando deep learning e fantasmi che imitano i tessuti.

Nuovo framework migliora la sicurezza e l'apprendimento delle ricompense nelle applicazioni AI.

Uno sguardo a come quantificare l'incertezza per migliorare le previsioni del machine learning.

Nuovo metodo usa il mining delle immagini per l'allenamento senza annotazioni.

Una panoramica semplice sulla decomposizione dei tensori e le sue varie applicazioni.

Esaminare come le trasformazioni non lineari migliorano la stima del ridge nei dati ad alta dimensione.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni dell'apprendimento federato in mezzo a preoccupazioni per la privacy dei dati.

Usare dati non validi migliora l'accuratezza e la creatività del modello generativo.

Un nuovo framework migliora le previsioni sul tasso di clic in diverse aree aziendali.

Un nuovo metodo di rilevamento per i campioni avversari senza bisogno dei dati di allenamento originali.

Un nuovo metodo combina algoritmi e apprendimento per rinforzo per la progettazione di travi.

Un nuovo approccio migliora l'efficienza del training avversariale e la robustezza del modello.

Un metodo nuovo migliora l'adattamento degli S-parameter usando meno misurazioni.

Nuovo framework migliora la classificazione dei nodi con dati limitati nei grafi.

Un nuovo ottimizzatore promette un addestramento più veloce per le reti neurali profonde.

Nuovi metodi migliorano la precisione nell'analisi delle radiografie toraciche usando dati CT.