Articoli più recenti per Apprendimento Automatico

Nuove politiche migliorano il processo decisionale nell'intelligenza artificiale grazie a un'esplorazione flessibile.

Utilizzare dati non etichettati per migliorare i modelli di machine learning tramite pseudo-etichettatura.

Analizzare come i diversi cancelli quantistici influenzano le prestazioni dei Circuiti Quantistici Parametrizzati.

Questo studio valuta le capacità di ragionamento degli LLM usando il difficile problema del 3-SAT.

Un metodo basato sui dati migliora le stime di confidenza in scenari di regressione ad alta dimensione.

L'ultrametricità locale fa luce sulle relazioni nei dati durante l'analisi.

Un nuovo modello prevede le risposte degli oggetti in base alle interazioni umane.

Esplora le reti neurali, le loro strutture e le applicazioni pratiche in diversi settori.

Questo articolo parla di come rendere i modelli di apprendimento automatico quantistico più robusti contro attacchi avversi.

Questo studio migliora il riconoscimento delle dita in ASL per traduzioni migliori.

La ricerca combina l'apprendimento automatico e l'auto-assemblaggio per creare nanoparticelle migliori.

Esaminare come la stabilità influisce sull'efficacia delle reti neurali su dati mai visti.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nel rilevare le interazioni tra persone e oggetti nelle immagini.

Scopri come i metodi basati sui dati migliorano il processo decisionale attraverso le aspettative condizionali.

Un nuovo approccio per rinforzare l'efficienza dell'apprendimento usando il momento heavy-ball nei metodi attore-critico.

I modelli linguistici piccoli migliorano la salute integrando dati diversi dei pazienti.

L'addestramento avversariale migliora l'accuratezza del riconoscimento delle parole chiave nel parlato sintetico e reale.

Nuovi metodi aiutano i satelliti a condividere dati e migliorare le capacità di elaborazione.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento dalle dimostrazioni degli esperti usando il controllo a ciclo chiuso.

Presentiamo BMFT: un metodo per migliorare l'equità nel machine learning senza i dati di addestramento originali.

Questo documento esplora l'Apprendimento Focalizzato sulle Decisioni per migliori previsioni sui costi delle azioni nella pianificazione automatizzata.

Un nuovo metodo migliora la PCA usando diagrammi di Voronoi di grado superiore per gestire gli outlier.

Questo pezzo parla del few-shot learning e del suo impatto sui task audio.

Uno studio su come i modelli linguistici di grandi dimensioni differiscano dagli esseri umani nella comprensione dei diagrammi a barre.

Esplorando i rischi per la privacy nel modeling di immagini mascherate e le loro implicazioni.

Un nuovo metodo migliora la ricerca delle funzioni di attivazione per i modelli di deep learning.

La ricerca si concentra sul miglioramento dell'affidabilità nei modelli di linguaggio grandi utilizzando la quantificazione dell'incertezza.

Esplorando il Sistema di Raccomandazione Conversazionale Basato su Apprendimento Offline in Tre Fasi.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni dei Vision Transformers grazie a una compressione efficace dei token.

Nuovi metodi migliorano il completamento dei grafi di conoscenza usando modelli linguistici congelati.

Un nuovo metodo combina tecniche tradizionali con il machine learning per ottimizzare meglio il flusso di energia.

Un metodo per migliorare il riconoscimento dei deepfake riducendo i pregiudizi nei dati.

Un nuovo modello migliora la previsione dei link nei grafi di conoscenza usando descrizioni testuali.

Un nuovo metodo migliora i test per le reti neurali profonde concentrandosi sulle performance complessive.

Un nuovo metodo GNN offre una valutazione più veloce delle politiche del traffico per le città.

Tecniche innovative migliorano la rimozione del rumore dalle immagini usando operatori appresi.

Combinare immagini a livello stradale e satellitari per una risposta migliore in caso di disastri.

Un nuovo metodo migliora le previsioni usando l'apprendimento debolmente supervisionato senza etichettatura estensiva.

ML-CrAIST migliora la qualità dell'immagine combinando informazioni spaziali e di frequenza.

Un nuovo metodo migliora la progettazione dell'architettura GNN usando idee dai modelli di linguaggio.