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Uno strumento progettato per migliorare la comprensione dei dati geometrici in vari campi.

La ricerca di un'IA spiegabile si concentra sulla trasparenza e la fiducia nelle decisioni.

Presentiamo SERT e SST-ANN per previsioni migliori con dati mancanti.

Uno sguardo alla previsione conforme per migliorare l'affidabilità dell'IA.

Un nuovo approccio prevede le prestazioni della compressione lossy per set di dati scientifici, migliorando la gestione dei dati.

Scopri come le tecniche quantistiche possono migliorare le previsioni nel settore bancario.

Come le matrici Gram e i livelli di normalizzazione migliorano l'apprendimento delle reti neurali.

Esplorando i progressi e le sfide nei modelli di recupero di informazioni generative.

Questo studio valuta metodi di addestramento intermedi per migliorare il recupero delle informazioni nei modelli linguistici.

Un approccio nuovo per migliorare l'apprendimento debolmente supervisionato tramite tecniche di boosting innovative.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento delle immagini riducendo le somiglianze visive tra le coppie.

Un nuovo metodo migliora i modelli audio generali per un riconoscimento vocale efficace.

Nuove tecniche migliorano la selezione degli esperti nei modelli di apprendimento automatico per performance migliori.

Un nuovo metodo migliora la generazione della lista dei problemi dalle note di progresso ospedaliere.

Questo studio valuta la calibrazione delle previsioni probabilistiche nei modelli di regressione neurale.

AFFJORD migliora la modellazione generativa con nuove tecniche potenti.

Un nuovo metodo per la modellazione acustica unisce reti neurali e conoscenza scientifica.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della classificazione del testo con pochissimi dati etichettati.

Un framework innovativo migliora i grafi della conoscenza per una migliore performance nei compiti.

Nuovi metodi migliorano l'allineamento delle entità nei grafi di conoscenza usando tecniche di flooding di similarità.

Un nuovo metodo chiamato DEAT mira a migliorare l'efficacia dell'addestramento avversariale.

Uno sguardo alle dinamiche di apprendimento delle reti a due strati e alle loro applicazioni.

Quick-Tune semplifica il processo di scelta e ottimizzazione di modelli di machine learning già addestrati.

Questa ricerca affronta il dimenticare nell'IA attraverso l'apprendimento continuo nella comprensione del linguaggio parlato.

Questo studio esplora le sfide dell'allineamento delle parole e le soluzioni di trasporto ottimale.

Un nuovo approccio combina compiti cloze e aumento dei dati per migliorare le performance di QA.

Un nuovo modello migliora le raccomandazioni usando sia feedback positivi che negativi.

Questo articolo esamina metodi efficaci per ridurre i pregiudizi nei modelli linguistici.

Nuovi metodi migliorano la robustezza dei modelli contro attacchi avversari usando dati tabulari.

Migliorare la capacità dei modelli linguistici di rispondere a domande complesse usando grafi di conoscenza.

Uno sguardo a come i dati controfattuali possono ridurre il bias nei modelli di machine learning.

Un nuovo metodo in due fasi migliora i modelli climatici per previsioni più accurate.

Scopri come l'apprendimento federato può migliorare il machine learning proteggendo la privacy dei dati.

Questo metodo migliora le prestazioni del VQA usando immagini non etichettate per generare domande.

La ricerca mostra che i grandi modelli linguistici possono essere addestrati per imitare il processo decisionale umano.

DIFT sfrutta i modelli di diffusione per trovare corrispondenze tra immagini senza supervisione.

Un nuovo framework rende più facili da capire i risultati della classificazione delle serie temporali multivariate.

GEO-Bench punta a far progredire i modelli di base nei compiti di monitoraggio della Terra.

Un nuovo approccio per gestire dati incompleti e rumorosi nella ricerca.

Valutare l'inferenza del linguaggio naturale per affrontare l'odio in più lingue.