Informatica - Apprendimento automatico

Un nuovo metodo per adattare i modelli ai dati delle serie temporali senza accesso alla sorgente.

Esaminare come il feedback umano influenzi i sistemi di ricompensa nelle decisioni.

Questo studio mostra i vantaggi di SGD in robustezza rispetto ai metodi di training adattivi.

SimMatchV2 migliora l'accuratezza della classificazione delle immagini usando meno esempi etichettati.

Questo articolo parla di metodi per migliorare il completamento dei grafi di conoscenza usando GNN e approcci basati su regole.

La ricerca mostra potenzialità nel prevedere l'età usando risonanze magnetiche dell'intero corpo.

Nuove difese mirano a proteggere i modelli di apprendimento automatico dagli attacchi dei dati dannosi.

Un nuovo algoritmo migliora la selezione dei modelli in ambienti incerti.

Nuove tecniche nell'IA stanno migliorando la qualità delle immagini sintetiche e l'efficienza della generazione.

Un nuovo metodo migliora l'allenamento e la stabilità delle Reti Avversarie Generative.

Questo documento parla delle Reti di Flusso Bayesian e della loro efficacia nella generazione dei dati.

I ricercatori migliorano l'analisi EEG usando modelli basati su concetti per avere migliori approfondimenti sull'attività cerebrale.

S2PGNN migliora l'adattamento delle GNN ai dati etichettati.

Un nuovo metodo riduce i passaggi nella generazione di immagini da testo per risultati più rapidi.

La ricerca usa i dati degli smartphone per analizzare i movimenti quotidiani.

Nuovo metodo migliora il riconoscimento vocale usando solo dati audio grezzi.

Ada-QPacknet combina il potatura adattiva e la quantizzazione per un apprendimento continuo efficace.

Questo studio esamina nuovi metodi per semplificare testi spagnoli per una migliore comprensione.

FeatGeNN innova la generazione di caratteristiche, migliorando le prestazioni dei modelli di machine learning.

Esplorare grandi modelli linguistici come strumenti per rilevare conflitti di dati nella programmazione.

Nuove tecniche migliorano l'affidabilità degli strumenti di imaging medico contro le alterazioni dannose dei dati.

Uno sguardo sulle macchine di ricompensa omega-regolari per un migliore apprendimento dell'IA.

Un approccio innovativo sfrutta immagini sintetiche per migliorare il rilevamento dei tumori al cervello.

La ricerca rivela come i ritardi ostacolano gli algoritmi nei compiti di ottimizzazione min-max.

Un nuovo metodo per rilevare difetti nei materiali compositi usando l'apprendimento non supervisionato.

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza e l'efficienza del riconoscimento facciale per volti noti e sconosciuti.

MEB affronta contesti rumorosi nelle decisioni per ottenere ricompense migliori.

Un nuovo metodo personalizza le previsioni dei veicoli per migliorare la sicurezza e l'assistenza al conducente.

Un nuovo metodo migliora la stima della densità per l'analisi dei dati complessi.

Esplorare l'uso degli FPGA nell'analisi dei segnali del cuore per una diagnosi migliore.

Un nuovo attacco mostra rischi per la sicurezza dei dati dei pazienti nei sistemi di apprendimento federato.

Il metodo MORE migliora l'efficienza della multi-classificazione quantistica con meno risorse.

La ricerca migliora gli algoritmi per identificare pazienti simili usando i codici ICD.

Esplora come gli FCN e i CNN differiscano nell'apprendimento delle caratteristiche e nelle prestazioni.

Un nuovo metodo automatizza la generazione della mesh per la CFD, migliorando velocità e precisione.

Indagare su come il reinforcement learning può migliorare il controllo magnetico del tokamak.

Scopri come la tecnologia SAR aiuta a monitorare i cambiamenti nella copertura e nell'uso del suolo in modo efficace.

Il nuovo modello migliora le raccomandazioni, risolvendo i problemi di cold-start e sfruttando le caratteristiche utente-elemento.

Nuove scoperte sui sistemi cardiovascolari migliorano i metodi di trattamento per le malattie cardiache.

Un nuovo metodo migliora la partecipazione dei droni nell'apprendimento federato proteggendo la privacy.