Statistica - Apprendimento automatico

Scopri come i modelli di diffusione trasformano il rumore in campioni di dati realistici.

Un nuovo metodo per confrontare i meccanismi di privacy nel machine learning.

La ricerca migliora i modelli affrontando l'incertezza nelle Equazioni Differenziali Universali.

Scopri come gli algoritmi di augmentazione dei dati migliorano l'analisi dei dati e la costruzione dei modelli.

Un nuovo algoritmo affronta le sfide nell'ottimizzazione bilevel con vincoli accoppiati.

Un nuovo approccio migliora la raccolta di feedback per i modelli linguistici, facendo risparmiare tempo e costi.

Presentiamo un approccio innovativo che conserva gli angoli per visualizzare dati ad alta dimensione.

Questo documento si concentra sul miglioramento dell'affidabilità dei risultati dei modelli linguistici.

Questa tecnica migliora l'accuratezza delle previsioni quantificando l'incertezza in modo efficace.

Scopri come la divergenza di Bregman aiuta a misurare le differenze nei dati e a migliorare i modelli di apprendimento automatico.

Presentiamo un nuovo metodo per migliorare l'efficienza nei grandi modelli di linguaggio attraverso il potenziamento.

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza della scoperta causale in relazioni dati complesse.

Scopri come il mini-batch SGD migliora l'allenamento delle reti neurali e la selezione delle caratteristiche.

Un nuovo metodo per migliorare la selezione dei donatori per la stima degli effetti causali.

Questo articolo parla del ruolo delle procedure minimax nel migliorare l'accuratezza della regressione lineare.

UNHaP rileva efficacemente eventi fisiologici filtrando il rumore dai segnali genuini.

Un nuovo metodo migliora la guida nei modelli di diffusione usando l'apprendimento per rinforzo.

Scopri come il Routing-by-Memory migliora le prestazioni degli MLP nelle reti neurali grafiche.

Questo articolo parla dei metodi per migliorare le reti neurali tramite equivarianza e simmetria.

Presentiamo jointLCA, un metodo per capire meglio le connessioni nei dati multiview.

Questo studio si concentra sul reinforcement learning offline e lo sviluppo di algoritmi per migliorare il processo decisionale.

I ricercatori sviluppano metodi per risolvere le equazioni FPL complesse in modo più efficiente.

Uno sguardo all'apprendimento PAC e al suo ruolo nella decisione basata sui dati in modo efficiente.

Un nuovo metodo combina MCMC divide-et-impera con modelli di diffusione per un campionamento migliore.

Nuovi metodi migliorano il processo decisionale in vari settori grazie all'apprendimento per rinforzo.

Esaminando come le reti neurali apprendono dai dati e i fattori che influenzano le loro prestazioni.

DistPred migliora le previsioni dei risultati considerando l'incertezza in modo efficace.

Questo articolo parla di metodi di riaddestramento usando le previsioni dei modelli per una maggiore precisione.

Scopri come il gradient clipping stabilizza l'allenamento nei modelli di machine learning.

Nuovi metodi migliorano l'inferenza delle proprietà dei materiali nella meccanica e nell'imaging medico.

Scopri come i dati sintetici aiutano i rivenditori a proteggere la privacy dei clienti mentre ottengono informazioni.

Un approccio innovativo per simulazioni di collisioni tra particelle in modo efficiente usando tecniche di machine learning.

Questo articolo parla di metodi per campionare dati complessi ad alta dimensione in modo più efficace.

Esplorare i rischi per la privacy nei dati sintetici e introdurre l'Indice di Plagio Dati.

L'apprendimento federato migliora l'imaging medico proteggendo i dati dei pazienti.

Un nuovo metodo combina previsioni bayesiane e copule a vite per un'analisi dei dati migliorata.

Indagare su come il mirror flow minimizza gli errori nei compiti di classificazione.

Scopri come la regressione del kernel e l'aggiornamento bayesiano migliorano le previsioni con i nuovi dati.

Presentiamo PACE, un approccio strutturato per spiegazioni affidabili dell'IA.

Nuovi modelli migliorano le previsioni in ambienti di dati in cambiamento.