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DEGREE migliora la spiegabilità delle Reti Neurali a Grafo, aumentando la trasparenza.

Un nuovo sistema usa modelli cerebrali per aiutare i robot a muoversi in spazi sconosciuti.

Questo studio esplora come il feedback aiuti le macchine a imparare i compiti linguistici.

Presentiamo READMem per una segmentazione video degli oggetti efficiente con una memoria diversificata.

Nuovi metodi migliorano la precisione nell'identificare tipi specifici di entità.

Esplorando come i modelli linguistici grandi imparano dagli esempi senza addestramento aggiuntivo.

Il metodo SoftMV migliora l'elaborazione multilingue con lingue a risorse limitate.

Uno studio che confronta due metodi di classificazione del testo usando poca guida umana.

SMILE affronta i dati incompleti nel clustering multi-view in modo efficace.

Un nuovo approccio migliora la validazione degli esopianeti usando informazioni sulla loro molteplicità.

Esplorare l'apprendimento in contesto per un editing efficace della conoscenza nei modelli linguistici.

LERP migliora l'apprendimento delle regole logiche incorporando informazioni contestuali dai grafi di conoscenza.

Due modelli di deep learning migliorano l'ottimizzazione delle forme per l'aerodinamica, riducendo gli sforzi manuali.

Questa ricerca usa il machine learning per analizzare le proprietà delle nuvole cirro e il loro impatto sul clima.

Questo metodo migliora i modelli linguistici per aree specifiche in modo efficiente.

Scopri come etichette imprecise possono migliorare i modelli di machine learning tramite metodi innovativi.

Questo studio si concentra sulla creazione di ambienti difficili per l'addestramento degli agenti DRL.

TransCoder offre una nuova strategia per migliorare la comprensione del codice e le prestazioni.

Le reti residue migliorano il deep learning affrontando le sfide dell'aumento della profondità.

La nostra ricerca mostra come il machine learning migliora l'analisi delle immagini satellitari per previsioni a lungo termine.

Presentiamo un dataset per un migliore monitoraggio degli stati delle entità nei testi procedurali.

I ricercatori usano simulatori quantistici per migliorare le capacità di apprendimento delle macchine.

Un nuovo modello per la modellazione predittiva efficiente con uso limitato della memoria.

Questo documento presenta un metodo per migliorare le CNN rimuovendo filtri inutili.

Uno studio che confronta Q-Learning, Imitation Learning e Sequence Modeling.

Un metodo per ridurre i modelli fuorvianti nei modelli pre-addestrati per previsioni migliori.

Un nuovo approccio per una selezione d'esempio migliore nei modelli di linguaggio.

Tecniche innovative di deep learning migliorano l'analisi dei dati di misura complessi nella fisica.

Un nuovo metodo semplifica l'estrazione dei dati da tabelle complesse usando tecniche basate su schema.

PhaseNO migliora l'accuratezza nel rilevamento dei terremoti grazie a un'analisi avanzata dei dati a livello di rete.

Esamina questioni di coerenza nei modelli di linguaggio grandi e le loro implicazioni.

Esplorare nuove strategie per prendere decisioni usando dati passati in ambienti incerti.

Un nuovo metodo per integrare vari tipi di dati medici per un'analisi migliore.

Scopri come l'OIE migliora il rilevamento degli eventi da aree ricche a quelle a basse risorse.

Un nuovo approccio migliora il riconoscimento vocale in tempo reale bilanciando velocità e precisione.

Analizzando l'impatto della dimensione del modello e del tipo di dati sui metodi di traduzione.

Una guida al trasporto ottimale e alle sue applicazioni pratiche.

I ricercatori studiano la non-gaussianità per capire l'evoluzione dell'universo.

CLIP4STR migliora il riconoscimento del testo nelle immagini usando modelli linguistici visivi.

Uno studio che mette in evidenza i vantaggi delle restrizioni grammaticali nei risultati dei modelli linguistici.