Articoli più recenti per Apprendimento Automatico

Una rassegna dei progressi nei metodi di Riparazione Automatica dei Programmi e il loro potenziale futuro.

MAGNNETO migliora la gestione del traffico di rete con tecniche avanzate come MARL e GNN.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nella classificazione delle immagini grazie a previsioni di etichette flessibili.

Nuovo metodo utilizza un'unica immagine per un'efficace riconoscimento e segmentazione degli oggetti.

Uno sguardo alla persistenza a 2 parametri e al suo ruolo nell'analisi dei dati.

Il machine learning sta cambiando il modo in cui gli astronomi classificano gli eventi transitori da enormi quantità di dati.

L'attenzione ai canali senza parametri migliora l'efficienza nella classificazione delle immagini e nella super-risoluzione.

Introducendo MAG per migliorare il coordinamento nel rinforzo multi-agente.

Darkside trasforma TinyML migliorando l'efficienza e le prestazioni nei dispositivi piccoli.

Uno studio sull'efficacia di FedAvg e FedCurv in condizioni non-IID.

Nuovo metodo migliora le prestazioni di rilevamento degli oggetti in condizioni che cambiano.

Esplorare nuovi metodi per migliorare i risultati di design in sistemi complessi.

Esaminando il compromesso tra qualità dell'immagine e chiarezza del modello nell'imaging medico.

Un nuovo metodo migliora il clustering delle immagini usando modelli preaddestrati per una maggiore accuratezza.

Esplorare le applicazioni dell'apprendimento per rinforzo per sistemi di controllo complessi non lineari.

Un nuovo approccio per capire eventi complessi usando la Logica Reale Intervallare.

Questa ricerca migliora la rilevazione MIMO usando un approccio ibrido con autoattenzione.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza e l'efficienza del riconoscimento vocale.

Un metodo per ridurre l'uso della memoria nel deep learning su dispositivi piccoli.

Un nuovo framework migliora l'apprendimento centrato sugli oggetti da immagini a vista singola.

Metodi per migliorare l'efficienza dell'etichettatura dei dati nei progetti di machine learning.

Un nuovo approccio semplifica la segmentazione delle immagini usando CLIP senza bisogno di tanti dati etichettati.

Esaminando attacchi Trojan che mirano a rispondere a domande visive nei sistemi di intelligenza artificiale.

Uno sguardo all'ottimizzazione decentralizzata e al metodo del gradiente proiettato decentralizzato.

Nuovi metodi migliorano l'agilità e il controllo dei robot a zampe durante compiti difficili.

Una nuova tecnica migliora le prestazioni del modello su dati non visti usando meno esempi di addestramento.

Scopri come i grafici migliorano l'analisi dei dati in vari settori.

Nuovo dataset migliora il rilevamento delle vulnerabilità software usando il deep learning.

Un nuovo metodo migliora i modelli grafici includendo informazioni sulle covariate per una maggiore precisione.

Un nuovo metodo per riconoscere azioni usando dati dello scheletro senza etichette.

CompoundE3D migliora le previsioni dei grafi di conoscenza utilizzando più trasformazioni.

Usare il machine learning per migliorare le previsioni nelle strutture ingegneristiche sotto carichi mobili.

Esplora tecniche per soluzioni efficienti nei problemi di ottimizzazione.

CapsFlow sfrutta le capsule networks per un miglior tracciamento del movimento nella visione artificiale.

Fair-CDA migliora l'equità nel machine learning senza compromettere la precisione delle previsioni.

Q-DETR migliora l'accuratezza del rilevamento degli oggetti usando tecniche di quantizzazione efficienti.

Uno sguardo a come YOLO ha cambiato il rilevamento degli oggetti nel tempo.

Un nuovo metodo per la valutazione dei dati usando i valori di Shapley nei modelli KNN.

Nuovi metodi migliorano fiducia e affidabilità nelle reti neurali convoluzionali.

Un nuovo metodo per classificare i materiali usando la tecnologia di imaging termico.