Statistica - Apprendimento automatico

Uno sguardo all'efficienza della matching pursuit nell'approssimare funzioni target con vari dizionari.

Un nuovo approccio per applicare le reti neurali alle strutture grafiche.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza dell'inferenza variazionale tramite il matching di score.

Un nuovo metodo migliora le reti neurali bayesiane per la generalizzazione e la stima dell'incertezza.

Nuove tecniche puntano a rendere le prestazioni delle macchine a vettori di supporto molto più veloci.

Un approccio nuovo per prevedere eventi meteorologici estremi e le loro interazioni.

Un framework per migliorare le previsioni di machine learning con chiarezza e fiducia.

DART migliora la previsione del tempo fino all'evento usando tecniche di deep learning.

L'Arabia Saudita investe in metodi avanzati per la previsione dei dati dell'energia eolica rinnovabile.

Esaminare l'impatto delle GNN sui algoritmi tradizionali e le sfide delle loro prestazioni.

Il testing basato su kernel migliora le intuizioni sul comportamento e le caratteristiche delle singole cellule.

Un nuovo metodo prevede la durata della batteria usando i dati di performance iniziali.

Questo studio valuta le differenze nella precisione del riconoscimento facciale tra vari gruppi di valutatori.

I BAM riconoscono e richiamano i modelli in modo efficiente grazie alle connessioni neurali.

Nuove intuizioni sul potenziale delle reti neurali profonde tramite stime ottimistiche.

La ricerca usa le VAE per trovare marcatori genetici legati alla funzione polmonare.

Nuova tecnica di imaging migliora l'accuratezza nella diagnosi del cancro colorettale.

Questo articolo esamina l'invarianza controfattuale e le sue connessioni con l'indipendenza condizionale.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza delle previsioni razziali usando nomi e luoghi.

Esplorando l'impatto del softmax sull'addestramento di modelli linguistici grandi e i recenti progressi.

Esplorando l'importanza dello spazio latente nella creazione di output generativi di alta qualità.

Un nuovo metodo valuta i risultati della scoperta causale usando la coerenza dei sottoinsiemi di dati.

Studio sull'uso della tecnologia per analizzare i commenti sportivi e ottenere spunti.

Scopri come NSBM aiuta ad analizzare reti senza etichette e a rilevare comunità in modo efficace.

Nuovi metodi di decodifica migliorano la correzione degli errori quantistici, garantendo precisione nei calcoli complessi.

Uno sguardo alla multicalibrazione e all'omnipredizione nel machine learning.

La previsione a lotti migliora le valutazioni dei risultati per gruppi di esempi nella ricerca.

Presentiamo il campionamento di Thompson con inferenza variazionale per decisioni più efficienti.

Un nuovo metodo migliora i risultati del clustering e le intuizioni attraverso raggruppamenti equilibrati.

I ricercatori usano l'apprendimento automatico per capire meglio le transizioni di fase nei materiali.

Un nuovo metodo per stimare distribuzioni usando istogrammi bayesiani migliora l'efficienza della memoria.

Un nuovo modello migliora le previsioni nella ricerca sul microbioma con dati limitati.

Nuovi metodi per proteggere il machine learning dagli attacchi backdoor usando la forza delle feature.

Un nuovo metodo migliora l'allineamento e il confronto dei dati tra diversi dataset.

Scopri come la PCA probabilistica migliora le intuizioni dai dati ad alta dimensione.

Un nuovo modo per semplificare l'analisi dei dati complessi usando metodi di trasporto ottimali.

Esaminare l'efficienza e i limiti dell'inferenza variazionale ammortizzata nei modelli statistici.

Esplora come il meta-apprendimento non lineare migliora l'efficienza e l'accuratezza nell'apprendimento dei compiti.

Una panoramica su come la geometria dell'informazione può migliorare le tecniche di machine learning.

Esplorare le complessità e le soluzioni del machine unlearning per la privacy dei dati degli utenti.