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Una rassegna dei metodi per accelerare l'addestramento di grandi modelli di deep learning.

Uno studio su come le opinioni degli utenti corrispondono alle misure di qualità oggettive per le domande.

Lift3D migliora la generazione di dati sintetici per compiti di visione 3D.

Impara a stimare valori da dati rumorosi usando metodi statistici.

SQUAT migliora la generazione di grafi di scena concentrandosi sulle relazioni tra oggetti rilevanti.

Una nuova rappresentazione migliora le previsioni per le applicazioni HPC su vari sistemi hardware.

Nuovo metodo migliora l'apprendimento dando priorità ai campioni difficili nel training in mini-batch.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento degli agenti sfruttando la simmetria nei compiti.

Scopri come gli alberi binari possono essere trasformati tramite la distanza di rotazione.

Una panoramica del ruolo della privacy differenziale nella protezione dei dati sensibili.

Presentiamo MASIL per un apprendimento efficace con pochi esempi.

Un nuovo modello che si adatta ai dati testuali in arrivo per una classificazione migliore.

Un modo nuovo per valutare la destrezza dei robot attraverso il suonare il pianoforte.

Questa ricerca si occupa dei cambiamenti nelle sottopopolazioni per migliorare l'equità nell'apprendimento automatico.

Questo articolo parla di come migliorare le prestazioni dei modelli per categorie meno comuni nel riconoscimento visivo.

Esplora i metodi chiave per migliorare l'addestramento dei modelli di machine learning per una maggiore accuratezza e efficienza.

SLR offre un modo più veloce per potare i modelli di deep learning senza perdere precisione.

Nuovi metodi migliorano la qualità delle immagini nella microscopia a fluorescenza grazie a tecniche avanzate di denoising.

Il reinforcement learning aumenta l'efficienza nell'automazione del packaging alimentare.

Esplorando come il machine learning aiuta nella geometria nella fisica e nella teoria delle stringhe.

Un nuovo dataset migliora la tecnologia del lip-reading per i parlanti persiani.

Combinare metodi numerici e machine learning migliora le simulazioni di interazione fluido-struttura.

Esplorando nuovi metodi per approssimare le interazioni complesse delle particelle nella fisica quantistica.

Questo articolo analizza gli ultimi sviluppi nei modelli seq2seq per compiti linguistici.

Questo studio esamina la relazione tra classificatori robusti e modelli generativi nel machine learning.

WikiGoldSK riempie un vuoto nei dataset di Riconoscimento di Entità Nominative slovacchi.

SimbaML aiuta a creare dati sintetici per migliorare i progetti di machine learning.

Una nuova prospettiva sulla stabilità in SGD per migliorare i modelli di machine learning.

Un nuovo approccio migliora gli algoritmi genetici usando meccanismi di attenzione per una ottimizzazione migliore.

Nuovo hardware accelera i modelli Transformer risparmiando energia e spazio.

Presentiamo DREAM: un nuovo modello per prevedere elementi mancanti nei grafi di conoscenza temporali.

Esaminando i punti di forza delle Capsule Networks rispetto alle CNN tradizionali nell'elaborazione robusta delle immagini.

Utilizzare i modelli di scrittura per migliorare la verifica degli utenti online.

Un nuovo metodo migliora i modelli di deep learning contro cambiamenti avversariali e naturali.

Un nuovo set di dati aiuta a migliorare il riconoscimento dei nomi in Tshivenḓa.

Nuovi metodi migliorano la stabilità dell'analisi della caratteristica di Euler nei dati di forma.

I ricercatori svelano come la dimensione e i dati influenzano l'apprendimento dell'AI tramite i quanta.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nella ricerca delle immagini di telerilevamento.

Nuovo metodo permette ai robot di identificare e segmentare oggetti in modo autonomo.

Un approccio innovativo per analizzare la connettività cerebrale usando una rete neurale specializzata.