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Un'analisi dell'efficacia dei dati sintetici e delle loro applicazioni in diversi settori.

Esaminando come i modelli di linguaggio esprimono e calibrano i punteggi di fiducia.

Uno studio su come fare previsioni usando reti neurali bayesiane con distribuzioni di peso difficili.

PESCO offre una classificazione del testo efficiente usando metodi di apprendimento auto-supervisionato.

Un nuovo metodo unisce le intuizioni sulla comunicazione umana con la compressione dei dati per contenuti multimediali.

Un nuovo metodo per testare l’adattamento dei modelli di rete migliora l’accuratezza e le intuizioni.

Un nuovo metodo migliora il trasferimento di conoscenze nel machine learning grazie alle aumentazioni dei dati.

Questo documento propone un metodo per correggere il bias di popolarità nelle raccomandazioni basate su GCN.

I ricercatori spingono i confini dei modelli di linguaggio con tecniche di apprendimento few-shot.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento degli oggetti con dati etichettati e non etichettati.

JDsearch offre dati reali degli utenti per migliorare i risultati di ricerca nello shopping online.

Quest'articolo spiega le sfide della rigidità dei campioni finiti nell'analisi statistica.

I ricercatori migliorano la generazione di testo da dati strutturati usando metodi di ciclo di training.

Uno sguardo a come i modelli misti possono aiutare ad analizzare set di dati complessi.

OneCAD offre un modello flessibile per una classificazione delle immagini efficiente in diversi settori.

Un metodo per migliorare l'accuratezza della generazione di testi nei modelli di linguaggio.

Nuovi metodi migliorano la velocità di elaborazione mantenendo l'accuratezza nei modelli linguistici.

Migliorare l'accesso all'istruzione in data science per tutti gli studenti.

Esplora i fondamenti e le applicazioni del Deep Learning e della sua variante geometrica.

Strategie efficaci per migliorare le prestazioni del modello su dataset sbilanciati.

Un nuovo framework integra dati strutturati e non strutturati per una maggiore precisione.

Un nuovo metodo migliora il realismo nei campioni avversariali mantenendo l'efficacia.

Un nuovo metodo genera dati sintetici per migliorare le previsioni dei modelli sanitari per tutti i gruppi.

Questo articolo spiega come i modelli di linguaggio risolvono compiti usando semplici metodi matematici.

Studiamo come le spiegazioni migliorano la comprensione nelle reti neurali a grafo.

Combinare l'apprendimento attivo e le restrizioni fisiche migliora i risultati della regressione simbolica.

Le Reti Neurali per Sotto-grafi Unionali migliorano l'analisi dei grafi catturando strutture locali.

Un nuovo metodo migliora l'uso delle risorse nei modelli di generazione di testi.

RAGE migliora come i modelli a grafo spiegano le loro previsioni in modo efficace.

QSVM combina il calcolo quantistico e l'apprendimento automatico per una classificazione dei dati più veloce e precisa.

Uno studio rivela come la dimensione del lotto influisca sulle prestazioni di addestramento delle reti neurali profonde.

Un approccio innovativo che combina l'apprendimento rinforzato offline e online per decisioni migliori.

Un nuovo algoritmo affronta il bias di sfruttamento nei sistemi di ranking per una rilevanza migliore.

Esplorando metodi per mantenere la conoscenza nei sistemi di machine learning.

Nuove strategie di pre-addestramento migliorano la classificazione del testo senza bisogno di addestramento con etichette precedenti.

Il framework AD-NEv migliora il rilevamento delle anomalie con approcci innovativi.

NODDLE combina node2vec e deep learning per migliorare l'accuratezza nella previsione dei link.

Un nuovo approccio migliora i sistemi di raccomandazione tramite tecniche di campionamento negativo efficaci.

Uno sguardo completo ai vari metriche di valutazione per i metodi XAI.

Un nuovo metodo migliora la generazione di didascalie per le immagini attraverso rappresentazioni diverse delle immagini.