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Informatica - Apprendimento automatico
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Le Reti Neurali ai Grafo di Commuta migliorano la comprensione dei graffi diretti grazie a migliori intuizioni sulle relazioni.
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Un sistema che genera ricette di cucina a partire da immagini di cibo.
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HIGHT migliora i modelli linguistici usando informazioni gerarchiche dai dati dei grafi.
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Questo studio esamina come i dati visivi e testuali influenzano le prestazioni del modello.
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CD-T migliora la comprensione dei modelli transformer, aumentando l'interpretazione e la fiducia.
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Un nuovo metodo migliora l'accuratezza delle stime degli effetti del trattamento nel tempo.
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Un nuovo metodo per classificare le recensioni di viaggio in base alle esigenze degli utenti.
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BasisN affronta le sfide dell'RRAM per computazioni di reti neurali profonde più veloci ed efficienti dal punto di vista energetico.
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Questo articolo parla di metodi efficaci per migliorare la quantificazione dell'incertezza nei modelli complessi usando reti neurali.
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Un nuovo framework migliora le previsioni ambientali combinando efficacemente le fonti di dati.
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DeepMoveSORT migliora l'efficienza del tracciamento degli oggetti, specialmente in scenari di movimento complessi.
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Nuovo metodo migliora la gestione degli accenti nei sistemi ASR tramite codici specializzati.
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LEQ migliora le prestazioni nei compiti a lungo termine nell'apprendimento per rinforzo offline.
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Un nuovo modo per migliorare le Reti Neurali Grafiche attraverso la rappresentazione complessa dei vertici.
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Presentazione di nuovi algoritmi per un’ottimizzazione bilevel efficace nel machine learning.
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AAggFF introduce strategie adattive per un rendimento equo dei modelli nel Federated Learning.
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