Informatica - Apprendimento automatico

Nuove funzioni di perdita migliorano la classificazione delle immagini nelle reti neurali.

VoxtLM combina riconoscimento vocale, sintesi, generazione di testo e continuazione in un unico modello.

Esaminando le sfide e le opportunità per capire i LLM.

Questa recensione analizza come i computer classificano i diversi stili di umorismo e le loro implicazioni.

MoDE migliora la collaborazione tra esperti per una performance migliore nel machine learning.

Utilizzare il deep learning per migliorare la precisione dei prezzi delle opzioni su basket.

Esplorare il ruolo degli LLM nel migliorare la cybersicurezza e il loro potenziale uso sbagliato.

Un nuovo modo per identificare i fattori di confondimento attraverso l'analisi del testo non strutturato.

EnCodecMAE combina l'apprendimento auto-supervisionato e i codec audio per migliorare le performance nei compiti audio.

Usare i concetti di democrazia liquida può migliorare l'efficienza e l'accuratezza dell'apprendimento ensemble.

Questo studio mostra come l'IA può prevedere le decisioni umane in scenari economici.

Nuovi metodi migliorano la valutazione delle spiegazioni dei modelli di intelligenza artificiale.

Questa ricerca esplora come un feedback modificato migliori l'apprendimento della classificazione dei gesti sEMG.

L'IA migliora l'accuratezza della mappatura oceanica usando dati simulati e reali.

Un sistema per semplificare la raccolta di dati sui superconduttori per migliorare l'accuratezza della ricerca.

Esplorando come i modelli di deep learning migliorano l'accuratezza e l'efficienza delle previsioni del tempo.

Un nuovo metodo per migliorare il trasferimento delle conoscenze nell'apprendimento rinforzato.

Usando il machine learning per classificare gli asteroidi in base ai loro movimenti orbitali.

Usare l'analisi dei dati per individuare startup promettenti prima di investire.

Esaminando le minacce alla sicurezza nei dispositivi medici abilitati all'apprendimento automatico e il loro impatto sulla sicurezza dei pazienti.

La selezione dei coreset migliora l'efficienza nei modelli di machine learning quantistico riducendo la dimensione del dataset.

Un nuovo metodo migliora la privacy e l'accuratezza nei modelli basati sui dati.

Un nuovo metodo migliora il clustering dei dati considerando relazioni complesse.

Un metodo per migliorare il riconoscimento dei gesti usando i segnali muscolari.

I ricercatori hanno sviluppato un nuovo framework per prevedere le conformazioni molecolari in modo più accurato.

Un nuovo modello migliora l'accuratezza e l'adattabilità nella stima del flusso di traffico e del tempo di viaggio.

Presentando un metodo flessibile per riconoscere le parole chiave nel parlato in diverse lingue.

Nuovi metodi migliorano la rilevazione di punti dati insoliti in dataset strutturati usando deep learning.

Questo studio valuta la sicurezza delle DNN nel gestire dati di guida sconosciuti.

Questo lavoro esamina come gli LLM migliorano la rilevazione delle vulnerabilità nel codice Java.

Nuovi metodi combinano la scoperta causale e l'apprendimento per rinforzo per ottenere migliori intuizioni.

Uno sguardo alla teoria essenziale dietro ai modelli di deep learning.

Combinare Mixture of Experts e Monte Carlo Tree Search per migliorare le prestazioni a scacchi.

Uno sguardo a come migliorare il processo decisionale tramite approssimazioni più veloci delle funzioni di valore.

Esplora il metodo SSAR per migliorare le previsioni delle serie temporali in vari settori.

ACAI semplifica la gestione dei dati e l'esecuzione dei lavori per i professionisti del machine learning.

Esaminando le sfide di equità nei GNN di fronte a distribuzioni di dati in cambiamento.

Un approccio di deep learning per analizzare le fibre di legno e i vasi in modo efficiente.

Questo studio sottolinea l'importanza di avere dataset affidabili per la rilevazione di anomalie nel traffico di rete.

Il modello DiffRI migliora l'inferenza relazionale nei sistemi complessi usando tecniche di diffusione.