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Un nuovo approccio decentralizzato migliora le prestazioni di apprendimento nelle reti IoT con risorse limitate.

Questa ricerca svela minacce alla privacy in modelli tematici più semplici come l'LDA.

Questo studio valuta modelli per rilevare anomalie nei dati delle serie temporali.

Un modo nuovo per stimare come i dati di addestramento influenzano le previsioni del modello.

Scopri come ADMM risolve in modo efficiente problemi di ottimizzazione distribuita.

Un nuovo metodo migliora la memoria per prendere decisioni migliori negli agenti RL.

Un nuovo approccio per generare discorsi piccoli, efficienti e che suonano naturali.

Esplora come i prodotti interni migliorano la comprensione delle relazioni nel machine learning.

Introducendo un metodo per valutare l'affidabilità nei risultati dei modelli linguistici.

I metodi automatizzati migliorano l'efficienza nell'estrazione di informazioni dai Knowledge Graphs.

Questo articolo parla dei metodi di privacy per dati tabulari nei grandi modelli linguistici.

Esplora come le reti neurali tensoriali affrontano equazioni complesse ad alta dimensione in vari campi.

Un nuovo metodo migliora l'attribuzione delle caratteristiche nelle applicazioni di machine learning.

Un nuovo metodo per generare animazioni video sincronizzate con l'audio.

Questo studio combina modelli di linguaggio grande con la ricerca Monte-Carlo Tree per prendere decisioni migliori nei giochi.

Esplorare come i modelli di linguaggio grandi possono migliorare la generalizzazione del modello.

Nuovi metodi migliorano l'identificazione degli autori nei testi in Bangla.

Combinare modelli tradizionali con dati per migliorare la precisione dei reattori nucleari.

Un nuovo metodo migliora l'FQI usando la log-loss per rendere l'apprendimento più efficiente.

L'apprendimento federato migliora il riconoscimento facciale proteggendo la privacy degli utenti.

Un nuovo metodo per modificare i modelli in modo efficiente con meno risorse necessarie.

Un nuovo estimatore migliora l'analisi di set di dati complessi con più output e rumore.

Un nuovo benchmark valuta quanto bene gli LLM aiutano nelle attività di analisi dei dati.

Scopri come GSP e GFRFT rimodellano l'analisi dei dati sui grafi.

Un nuovo approccio per premiare l'over-ottimizzazione nei modelli di linguaggio usando la stima dell'incertezza.

ECToNAS semplifica il processo di ricerca delle architetture ottimali per le reti neurali.

Un nuovo metodo combina tecniche classiche e quantistiche per migliorare l'elaborazione dei dati.

Introducendo l'ipervolume avversariale per valutare meglio le prestazioni dei modelli di deep learning.

Scopri come mitigare il trasferimento negativo nell'apprendimento rinforzato continuo con Reset e Distill.

Nuovo framework di addestramento migliora l'apprendimento del modello linguistico tramite dati strutturati.

Un nuovo metodo usa il testo per migliorare il machine learning in diversi domini visivi.

Un nuovo approccio migliora il modo in cui i diversi tipi di dati vengono combinati per un'analisi migliore.

Uno studio rivela le proprietà chiave delle matrici casuali inomogenee e degli outlier spettrali.

DARL offre nuovi metodi per far sì che le macchine apprendano e creino immagini in modo efficace.

Un nuovo metodo migliora la presa dei robot combinando pianificazione del movimento e della presa usando nuvole di punti.

Uno sguardo a come l'omologia persistente aiuta a studiare i magnetogrammi solari e l'attività.

Affrontare l'equità nel machine learning per ottenere risultati statistici migliori.

One4All-ST offre un modo semplificato per prevedere i movimenti e i bisogni urbani.

Scopri come i recenti progressi nei modelli visivi migliorano la comprensione delle immagini da parte delle macchine.

Introducendo un nuovo modello per prevedere meglio i movimenti dei veicoli nel traffico.