Informatica - Apprendimento automatico

SiT migliora la capacità degli agenti di generalizzare nell'apprendimento per rinforzo grazie alla simmetria e all'attenzione.

SecureSpectra offre un modo nuovo per proteggere l'identità audio dai rischi dei deepfake.

Uno sguardo a come le reti lineari apprendono e si evolvono durante l'addestramento.

ERIC offre un modo efficiente per misurare le somiglianze tra grafi con una maggiore accuratezza.

ATLAS migliora la selezione dei dati sismici usando l'apprendimento attivo e cambiamenti di rappresentazione.

Combinare fisica e geometria per migliorare le previsioni di scattering acustico.

LLM2FEA combina AI generativa e algoritmi evolutivi per soluzioni di design innovative.

Metodo innovativo integra la densità elettronica per migliorare le previsioni delle proprietà molecolari.

Scopri come le Leaky ResNet migliorano le tecniche di deep learning.

Un nuovo metodo migliora la riparazione del codice per linguaggi di programmazione poco usati.

La ricerca esplora l'analisi video come strumento per la rilevazione precoce del Parkinson.

Scopri il potenziale della modulazione basata su riferimenti nell'arte digitale.

Questo lavoro migliora la privacy nella diffusione dei grafi mantenendo l'utilità dei dati.

I dati sintetici aiutano l'analisi della sopravvivenza generando set di dati realistici per una modellazione migliore.

I ricercatori usano il machine learning per migliorare il rilevamento dei segnali nei sistemi di comunicazione.

Esplorando come i Transformer classificano i dati attraverso le informazioni contestuali.

Migliorare MMDenseNet per una separazione musicale veloce ed efficiente.

Scopri cosa sono gli FTFI e come influenzano le strutture dati ad albero nel machine learning.

Un nuovo metodo semplifica la selezione delle variabili in grandi dataset.

Uno sguardo alle sfide e ai metodi di inettività nei livelli ReLU all'interno delle reti neurali.

Un metodo per migliorare la raccolta dei dati per sistemi che cambiano nel tempo.

Gli agenti migliorano l'adattabilità e l'efficienza usando modelli astratti per pianificare e apprendere.

La ricerca avanza metodi per una navigazione robotica più sicura usando tecniche di stima dell'incertezza.

Un nuovo framework migliora l'efficienza dell'apprendimento nei sistemi multi-agente grazie a una modellazione innovativa del mondo.

Nuovo framework mescola ricompense e vincoli nell'apprendimento per rinforzo.

Una nuova misura di dissimilarità migliora il transfer learning in diverse distribuzioni di dati.

Esplorando come i sink di attenzione influenzano le prestazioni dei modelli linguistici e introducendo una tecnica di calibrazione.

Un nuovo framework migliora come i grandi modelli di linguaggio possono funzionare sui dispositivi edge.

Un nuovo approccio modulare migliora l'inferenza variazionale nei linguaggi di programmazione probabilistici.

Analizzando le performance dei modelli di intelligenza artificiale sui problemi di matematica per bambini emerge che ci sono delle lacune significative.

Questo articolo esamina come il trasferimento di conoscenza migliori l'accuratezza dei modelli generativi.

Esplorando come l'IA sta trasformando il panorama delle energie rinnovabili per una maggiore efficienza.

Esaminare la necessità di regole migliori per l'IA nella sanità.

Un nuovo framework migliora la modellazione di sistemi fisici complessi usando simmetria discreta.

Metodi per ridurre l'uso della memoria durante il fine-tuning di modelli grandi.

Scopri come la privacy differenziale protegge i dati personali pur permettendo analisi utili.

Una piattaforma standardizzata per testare algoritmi di apprendimento nel controllo ai limiti delle equazioni differenziali parziali.

Un nuovo algoritmo migliora la stima della frequenza e l'identificazione dei heavy hitter nelle reti.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza dell'apprendimento dei robot grazie a una migliore interazione con gli esseri umani.

Questo articolo esamina come certi neuroni influenzano l'incertezza nelle previsioni dei modelli linguistici.