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Esaminare come la compressione dei modelli influisca sulle difese contro gli attacchi avversari.

MarginMatch migliora l'addestramento dei modelli con pseudo-etichette di alta qualità.

Nuovi metodi migliorano l'interpretabilità e le performance nell'apprendimento multi-view per vari settori.

La ricerca evidenzia i limiti dei modelli transformer con input aritmetici più lunghi.

IGNNet punta a dare spiegazioni chiare per le previsioni del machine learning.

Scopri come gli alberi decisionali ottimali migliorano il processo decisionale in ambiti critici.

Nuovo framework migliora l'apprendimento dai video di nuvole di punti dinamiche.

Un nuovo sistema migliora come le raccomandazioni si allineano con le preferenze degli utenti.

La generazione di dati sintetici migliora la privacy permettendo al contempo un'analisi dei dati preziosa.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento dei personaggi nei fumetti combinando le caratteristiche del viso e del corpo.

MarginMatch migliora l'apprendimento da dati etichettati limitati usando il monitoraggio delle prestazioni del modello.

Questo modello semplifica le spiegazioni combinando più compiti in uno solo.

Combinare i classificatori neurali con la simulazione di Monte Carlo migliora i metodi di analisi dei dati.

I ricercatori migliorano l'accuratezza del rilevamento degli oggetti nelle scene di traffico usando conoscenze esterne.

Questo articolo esamina le debolezze nei metodi di selezione dei test per i sistemi di deep learning.

Un nuovo metodo migliora la previsione del movimento utilizzando compiti di apprendimento ausiliari.

La ricerca evidenzia nuovi modi per migliorare le difese dei modelli contro attacchi avversari.

EDNIL migliora la robustezza del modello contro le variazioni nei contesti di dati.

Il machine learning aiuta a prevedere le condizioni dell'acqua in zone senza stazioni di monitoraggio.

I ricercatori colmano le lacune nei dati sulla velocità delle stelle usando tecniche avanzate.

Uno sguardo agli insiemi chiusi intervallari e al loro comportamento di attivazione.

Modelli recenti migliorano le previsioni sulle interazioni degli anticorpi con antigeni chiave.

Ottimizzare la selezione delle caratteristiche nei sondaggi clinici tramite analisi di similarità testuale.

Un nuovo approccio che unisce ICL e generazione di codice per previsioni migliori.

Uno sguardo ai grafi, alle loro strutture e ai concetti importanti.

Un nuovo metodo migliora la previsione del movimento usando strategie di apprendimento auto-supervisionato.

Esplorare modelli di machine learning per una diagnosi migliore delle infezioni fungine.

Il biquality learning affronta in modo efficace la supervisione debole e i cambiamenti nei dataset nel machine learning.

Il dataset VALERIE22 aiuta a sviluppare una guida automatica sicura attraverso immagini di città sintetiche.

DEQDet introduce un nuovo approccio per il riconoscimento degli oggetti usando un modello di equilibrio profondo.

Migliorare l'apprendimento continuo attraverso l'adattamento dell'insegnante e la distillazione della conoscenza.

Questo studio esplora le tecniche di calcolo quantistico per migliorare la programmazione dell'acquisizione di immagini satellitari.

Questo documento esamina metodi per valutare la relazione tra concetti usando DBpedia.

Presentiamo Knowledge Bridge Learning per migliorare il trasferimento di conoscenze nel deep learning.

Un nuovo metodo migliora la classificazione dell'intento di ricerca negli ambienti di shopping online.

Affrontare problemi di dati reali con nuovi metodi di apprendimento.

NAPA-VQ offre una soluzione per mantenere la conoscenza nei sistemi di intelligenza artificiale mentre si imparano nuove informazioni.

Un nuovo modo per capire i dati strutturati a grafo e le relazioni tra i nodi.

Un nuovo metodo per calcolare i valori di Shapley nei classificatori naive Bayes migliora l'interpretabilità del modello.