Informatica - Apprendimento automatico

Un nuovo modello migliora l'accuratezza e l'efficienza nella previsione della densità elettronica.

La ricerca migliora la comprensione del movimento molecolare nello spazio extracellulare del cervello.

Un nuovo pipeline integra metodi di machine learning nell'astrofisica per un'analisi migliore.

LoRA+ migliora le prestazioni del modello grazie a tassi di apprendimento personalizzati nel deep learning.

Questo articolo esplora come insegnare all'IA compiti facili porti a migliori performance.

Il machine learning migliora l'efficienza e la precisione nella progettazione di strutture a trave continua.

Esplorando nuove preoccupazioni sulla privacy nell'uso dei modelli di diffusione.

Indagare sui metodi di compressione dei modelli per migliorare l'efficienza e la difesa dagli attacchi.

Un nuovo framework bayesiano migliora la qualità delle immagini e stima l'incertezza.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni dei modelli computerizzati nonostante i dati incompleti.

Un nuovo approccio ai banditi lineari affronta il rumore nei feedback per prendere decisioni migliori.

SELECTOR utilizza dati diversi per prevedere con precisione la sopravvivenza dei pazienti oncologici.

Migliorare l'efficienza del modello con nuove tecniche di apprendimento attivo per dati incompleti.

Scopri nuove strategie per ottimizzare la pianificazione dei job shop con tecniche di apprendimento auto-supervisionato.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza delle probabilità nei modelli linguistici senza dati aggiuntivi.

Questo articolo parla dei metodi per migliorare la resilienza del deep learning agli esempi avversariali.

Nuovi metodi migliorano l'apprendimento del modello includendo dispositivi più lenti nell'apprendimento federato.

Un nuovo metodo aiuta l'IA ad imparare abilità diverse per varie sfide.

Migliorare la robustezza contro attacchi avversari nei modelli visione-linguaggio.

Introducendo l'Ottimizzazione Dual-Space per migliorare i processi di progettazione dei farmaci.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento degli oggetti affrontando i cambiamenti di dominio usando meccanismi di attenzione.

ExeGPT migliora l'efficienza nell'esecuzione di modelli linguistici di grandi dimensioni per compiti di NLP.

Un nuovo metodo migliora le immagini umane realistiche concentrandosi sulla generazione delle mani.

Un nuovo approccio per ottimizzare l'uso dei fertilizzanti per migliorare la produzione agricola.

Un nuovo modo per trovare campioni di backdoor senza avere dati puliti.

Un nuovo metodo usa modelli di diffusione per migliorare l'accuratezza delle previsioni del tempo.

La ricerca mette in evidenza nuovi metodi per capire i messaggi sul clima online.

Nuovo metodo integra vincoli di gruppo spaziale per una generazione cristallina precisa.

Un nuovo metodo accelera la velocità di addestramento e riduce l'uso di memoria per i modelli di linguaggio.

Nuovi metodi migliorano la precisione nella stima della dinamica dei veicoli usando gemelli digitali.

Uno studio rivela i fattori che influenzano le prestazioni del GCN a strato singolo su vari modelli di dati.

Un nuovo metodo di watermarking rinforza la protezione dei modelli di machine learning contro il furto.

AirPhyNet mescola fisica e dati per previsioni di qualità dell'aria migliori.

InterLUDE migliora le prestazioni del modello usando dati etichettati e non etichettati.

Un nuovo metodo migliora le simulazioni molecolari mirando alle aree di incertezza.

PALM migliora l'adattabilità dei modelli di computer vision in ambienti che cambiano.

Il machine learning offre previsioni migliori per la ricorrenza del cancro alla vescica, migliorando la cura dei pazienti.

Un metodo per migliorare la pianificazione energetica sotto incertezze.

FeatUp migliora la risoluzione delle caratteristiche delle immagini, aumentando le prestazioni nei compiti di visione artificiale.

Questo articolo esamina la robustezza di CLIP in diverse sfide.