Statistica - Apprendimento automatico

Un nuovo approccio migliora l'affidabilità nella validazione delle previsioni spaziali.

Un nuovo metodo per migliorare le performance del machine learning su dati ad alta dimensione.

Nuovi metodi migliorano come i modelli apprendono dai dati per avere previsioni migliori.

Presentiamo D-SOBA, un nuovo algoritmo per l'ottimizzazione bilevel decentralizzata.

Un nuovo metodo migliora l'addestramento del modello per previsioni future più accurate.

Un nuovo metodo integra strategie di ricerca locale nell'ottimizzazione bayesiana per problemi complessi.

Un nuovo modo per ottimizzare gli esperimenti nonostante fattori ambientali incontrollabili.

Esaminando come la sensibilità delle parole influisca sui modelli di elaborazione del linguaggio naturale.

Un nuovo modello potenzia le reti neurali usando strutture a grafo per migliorare le prestazioni.

La ricerca mostra che i modelli autoregressivi potrebbero migliorare il processo decisionale nel reinforcement learning offline.

Un nuovo framework semplifica l'apprendimento per rinforzo per ambienti complessi.

Questo studio rivela un nuovo modello di AI per gli scacchi addestrato su milioni di partite.

Un metodo per capire come i dati interagiscono in diversi settori.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza della classificazione affrontando le etichette rumorose nel tempo.

Una chiara suddivisione dei DDPM e delle loro applicazioni pratiche nella generazione di dati.

PQMass misura la qualità dei modelli generativi usando la stima della massa di probabilità.

Questo articolo collega i modelli transformer con le catene di Markov per migliorare la comprensione.

Combinare diverse fonti di dati potenzia la modellazione predittiva nella ricerca sui materiali.

Nuovi limiti per le GNN migliorano le prestazioni contro gli attacchi avversari.

Nuovi metodi migliorano la velocità e l'efficienza nei processi gaussiani per la previsione dei dati.

Nuovi metodi per proteggere i dati sensibili da accessi non autorizzati nel machine learning.

Esplora come i dataset sintetici migliorano le prestazioni del machine learning e la selezione dei modelli.

Affrontare la sfida della privacy nelle decisioni basate sui dati per la salute.

Un nuovo algoritmo migliora l'efficienza del RL offline con strutture MDP a rango basso.

Esplorando come dimensioni di batch più grandi migliorano la privacy differenziale nel machine learning.

Un nuovo approccio alle metriche migliora l'efficienza dei test A/B e la presa di decisioni.

Gli algoritmi migliorano le strategie dei giocatori in ambienti di gioco incerti.

Questo studio esplora funzioni di attivazione adattive per migliorare le prestazioni del modello in scenari con pochi dati.

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza delle previsioni affrontando i parametri di disturbo.

Ricerca su come il bias induttivo influisce sulle prestazioni del modello Transformer.

Questo articolo esplora come gli algoritmi di machine learning apprendono e applicano conoscenze a nuovi dati.

Esplorando nuovi metodi per migliorare i modelli di diffusione nella generazione di campioni di distribuzione complessi.

Un nuovo algoritmo migliora l'apprendimento delle relazioni complesse tra variabili usando i MAG.

Esaminando come i processi di Hawkes marcati illuminano le interazioni degli eventi nel tempo.

Esplorare il collegamento tra le matrici di peso e l'apprendimento delle caratteristiche nelle reti neurali.

Un nuovo modo per stimare gli effetti del trattamento tenendo conto dell'incertezza individuale.

Scopri come i modelli generativi basati su punteggio creano nuovi dati dal rumore.

Questo studio migliora la presa di decisioni in scenari di esplorazione limitata usando informazioni precedenti.

Metodi per prevedere dati non visti basati su campioni osservati.

Esaminando l'autoattenzione e la discesa del gradiente nei modelli transformer.