Articoli più recenti per Apprendimento Automatico

Usare dati sintetici per migliorare l'accuratezza del riconoscimento delle emozioni facciali nelle macchine.

Scopri come i robot capiscono le azioni per migliorare i loro compiti.

Un nuovo approccio aiuta le reti neurali a concentrarsi sui dati rilevanti per un apprendimento migliore.

Uno studio su come il machine learning migliora la comprensione delle interazioni tra animali.

Analizzare come le macchine intelligenti migliorano il rilevamento dei difetti nella produzione.

Un approccio nuovo per valutare i modelli di decisione dell'IA usando le mappe di attribuzione.

Presentiamo un modello che trova momenti specifici in video lunghi con facilità.

Questa ricerca migliora i Knowledge Graphs usando tecniche di campionamento negativo raffinate per una migliore performance del modello.

Uno sguardo più da vicino alle affermazioni di una nuova difesa per la classificazione delle immagini contro esempi avversariali.

I robot migliorano le loro abilità di navigazione usando nuovi metodi di addestramento.

Scopri come D-JEPA T2I genera immagini straordinarie a partire da descrizioni testuali.

Un nuovo dataset che migliora la comprensione dei video e il ragionamento dell'IA.

KBAlign aiuta le macchine a imparare più in fretta e in modo più efficace grazie a tecniche di auto-domanda.

Un nuovo approccio migliora il processo decisionale dei robot bilanciando ricompense immediate e future.

Un nuovo sistema migliora l'accuratezza della navigazione dei robot per un recupero degli oggetti migliore.

I ricercatori sviluppano metodi per garantire equità nei sistemi di apprendimento automatico.

AnySynth offre un modo nuovo per creare immagini sintetiche per vari compiti.

Un approccio innovativo per rispondere a domande usando grandi set di dati di immagini.

Un nuovo framework migliora la previsione delle serie temporali garantendo la privacy dei dati.

Un nuovo approccio ai chatbot che usa un mix di esperti per risposte efficienti.

SAMOS offre un modo nuovo per misurare la qualità del parlato, migliorando la naturalezza.

Un nuovo framework migliora il calcolo sicuro per i Transformer, garantendo privacy ed efficienza.

I LLM mostrano forti capacità di apprendimento con i compiti a matrice grazie all'In-Context Learning.

Uno sguardo a come i priori sparsi migliorano le previsioni con dati limitati.

Un metodo per proteggere i modelli di intelligenza artificiale da dati dannosi.

Combinare due modelli di linguaggio migliora notevolmente la precisione nella generazione di testi.

Nuovi metodi nel riconoscimento delle attività promettono un tracciamento della salute e del fitness più intelligente.

XTRA migliora il modo in cui i computer riconoscono le immagini usando meno dati e risorse.

FOCUS semplifica il riconoscimento degli oggetti con tecniche di comunicazione facili da usare.

Impara a gestire il data drift con strategie efficaci nel machine learning.

Scopri come i cervelli elaborano le informazioni usando tecniche di decodifica e le loro implicazioni.

Usare il linguaggio per migliorare la classificazione dei dati in contesti diversi.

Usare l'IA per migliorare la stabilità e la sicurezza delle reti elettriche.

Botfip-LLM combina dati diversi per migliorare la comprensione nel calcolo scientifico.

AeroGen genera immagini sintetiche per migliorare il riconoscimento degli oggetti nel telerilevamento.

Esplorare come le macchine prevedono risultati usando informazioni passate e future.

Mamba-CL migliora l'apprendimento dell'IA mantenendo le vecchie conoscenze mentre acquisisce nuovi compiti.

Migliorare i MLLM per seguire meglio le istruzioni con le immagini.

Uno sguardo nuovo al pensiero dell'IA attraverso diversità e qualità.

Esaminando l'affidabilità dei modelli visione-linguaggio in settori critici come la salute.