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Un nuovo metodo migliora la stima dell'incertezza nei modelli di deep learning.

Nuovi metodi di riduzione migliorano la stima hessiana per i compiti di ottimizzazione nel machine learning.

Un framework per le macchine per imparare le preferenze degli utenti dai dati visivi.

Combinare modelli meccanicistici e di machine learning per avere previsioni migliori della glicemia.

Uno studio su come migliorare la classificazione delle colture usando diverse fonti di dati e modelli di deep learning.

Esaminando come gli attacchi avversari influenzano le previsioni e le spiegazioni dell'AI.

Un nuovo metodo migliora la privacy nell'apprendimento federato online adattandosi ai dati che cambiano.

Uno sguardo alle cause e alla rilevazione delle imprecisioni nelle decisioni dell'IA.

Un nuovo approccio migliora le strategie di pianificazione usando rappresentazioni grafiche e metodi di machine learning tradizionali.

Reborn offre soluzioni innovative per il riconoscimento automatico della voce senza dati etichettati.

BGWSR migliora le previsioni nell'analisi dei dati spaziali usando metodi statistici innovativi.

Questo articolo spiega come i Deep Support Vectors migliorano la comprensione del processo decisionale dell'IA.

Nuovo approccio RNN migliora la risposta di velocità motoria nei veicoli elettrici e nei droni.

Un metodo per migliorare la comprensione delle macchine attraverso embedding multifaccettati.

Usare il machine learning per migliorare l'identificazione delle vulnerabilità dei server web.

Un nuovo approccio migliora il rilevamento dei malware usando tecniche di machine learning.

LayoutFlow migliora la qualità e la velocità dei layout per vari compiti di design.

Un nuovo modo per ottimizzare lo streaming video senza compromettere la privacy degli utenti.

Una guida per migliorare la memoria associativa usando metodi di discesa del gradiente.

DCC-Tree offre un modo nuovo per gestire l'incertezza nelle previsioni degli alberi decisionali.

HERTA migliora l'efficienza nell'allenamento delle GNN srotolate, mantenendo chiarezza e interpretabilità.

Un nuovo metodo migliora l'estrazione delle regole di associazione dai dati delle serie temporali.

Un nuovo metodo per suggerire algoritmi DFCIL ottimali usando flussi di dati simulati.

Il metodo DTV migliora l'affidabilità delle risposte dei modelli linguistici di grandi dimensioni nei problemi di matematica.

Presentiamo VOROS, un metodo per migliorare la valutazione delle prestazioni dei classificatori in scenari sbilanciati.

Uno sguardo alle caratteristiche di Adam e alle sue prestazioni nell'addestramento dei modelli.

Esplorando i fondamenti dei modelli di diffusione e le loro applicazioni nella generazione di immagini.

Uno studio sull'impatto del deep learning sulla compressione delle nuvole di punti e sulla qualità delle texture.

Uno sguardo ai metodi per semplificare funzioni ad alta dimensione nei sistemi di controllo.

MAVOS introduce un metodo efficace per tracciare oggetti in video lunghi.

Il framework OPTIN migliora i modelli transformer senza doverli riaddestrare per diversi compiti di intelligenza artificiale.

Esaminare i pregiudizi nella previsione del prossimo token e il loro impatto sulle prestazioni del modello.

ELGC-Net migliora l'accuratezza nel rilevare cambiamenti usando immagini satellitari.

Data Mesh trasforma la gestione dei dati promuovendo la proprietà e la collaborazione tra i team.

Questo articolo parla di metodi per ridurre gli errori nei modelli linguistici.

Il dataset ChroniclingAmericaQA migliora il question answering usando testi di giornali storici.

ArabicaQA migliora il sistema di domande e risposte in arabo con un dataset su larga scala.

Un nuovo metodo migliora l'affidabilità nel trovare connessioni all'interno dei modelli linguistici.

Un nuovo metodo migliora la stima del CATE e potenzia il processo decisionale in diversi campi.

Presentiamo il Mixture of Low-Rank Experts per migliorare le prestazioni dell'apprendimento multi-task.