Articoli più recenti per Apprendimento Automatico

Uno sguardo all'importanza di proteggere i dati personali nella tecnologia.

I ricercatori stanno addestrando i robot a maneggiare con abilità oggetti piccoli e sottili.

NeAT migliora il trasferimento di stile modificando le immagini per una qualità migliore e una maggiore conservazione dei dettagli.

Un nuovo metodo permette agli utenti di proteggere la propria privacy dei dati nel federated learning.

Un nuovo framework migliora il rilevamento delle emozioni usando l'apprendimento auto-supervisionato.

Un metodo nuovo potenzia il riconoscimento degli oggetti con un allenamento su dati limitati.

CrowdSim2 offre un dataset sintetico per migliorare i modelli di rilevamento degli oggetti.

Esplorando il potenziale del calcolo quantistico nelle tecniche di modellazione generativa.

Questo studio migliora gli algoritmi di jet tagging usando l'addestramento avversariale per una maggiore robustezza.

UPL migliora l'accuratezza e la stabilità delle raccomandazioni usando feedback implicito.

Un nuovo approccio nei modelli di moda si concentra su attributi dettagliati.

MUREN migliora il rilevamento dell'interazione tra umani e oggetti grazie a una condivisione del contesto migliore.

FedShift affronta il problema dell'imbalance di classe nell'apprendimento federato per migliorare le prestazioni del modello.

Un nuovo modo di tradurre immagini panoramiche usando stili tradizionali.

KGS migliora la scoperta causale integrando conoscenze pregresse nel processo di ricerca.

Questo articolo parla del framework Phy-DRL per prendere decisioni più sicure in sistemi complessi.

Uno sguardo al metodo della Heavy Ball nell'ottimizzazione per una migliore convergenza.

Impara tecniche efficaci per estrarre informazioni strutturate da fonti di dati non strutturati.

Indagare nuove misure per migliorare il metodo del collo di bottiglia informativo.

Nuovo metodo migliora la generazione di immagini mantenendo le conoscenze passate.

Un nuovo metodo migliora il montaggio video separando contenuti e movimento.

Esplora il ruolo dell'apprendimento federato nel migliorare l'efficienza delle comunicazioni satellitari MIMO.

Esplorare il potenziale del Few-Shot Learning nella segmentazione semantica.

PCA-Net combina PCA e reti neurali per un'analisi dei dati migliore.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento vocale usando dati visivi con modelli esistenti.

Questo articolo parla di come migliorare la robustezza dei modelli nei dati in streaming contro attacchi avversari.

Un nuovo algoritmo migliora l'efficienza e l'accuratezza nell'annotazione delle nuvole di punti 3D.

Questo report valuta ChatGPT e GPT-3 nel trovare vulnerabilità nel codice Java.

Introducendo un approccio semplice per una rilevazione efficace dei punti chiave nella visione artificiale.

Esaminando come si comporta l'interpolazione a kernel in scenari di dati rumorosi.

Uno studio rivela che le reti neurali imitano i processi cerebrali nei compiti visivi.

Scopri come qEUBO migliora il processo decisionale grazie alle preferenze degli utenti.

Nuovi metodi migliorano l'addestramento dei robot per compiti nel mondo reale usando la Stocasticità Intrinseca in Tempo Reale.

Un nuovo metodo usa la simmetria e dimostrazioni per aiutare i robot a imparare più in fretta.

Una nuova sfida punta a semplificare la ricerca di modelli 3D di animali usando descrizioni testuali.

Un nuovo modello migliora l'accuratezza nell'analizzare i dati degli spettri stellari provenienti dai telescopi.

CLIP efficiente in risorse riduce le esigenze di calcolo mantenendo una forte performance nei compiti immagine-testo.

GPr-Net semplifica il few-shot learning per nuvole di punti, ottimizzando precisione ed efficienza.

Un nuovo metodo integra le preferenze umane per migliorare la generazione di immagini.

Angler aiuta i praticanti a dare priorità alle correzioni nei modelli di traduzione automatica in modo efficace.