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Un nuovo metodo migliora l'apprendimento auto-supervisionato per compiti di previsione densa.

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Le ipermatrici vanno oltre le matrici tradizionali, permettendo di gestire dati complessi in più dimensioni.

Un nuovo metodo chiarisce come le caratteristiche dello stato influenzano le prestazioni degli agenti nell'apprendimento per rinforzo.

Esplorando il ruolo dell'augmentation dei dati nel migliorare le prestazioni dei modelli di machine learning.

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DeCoR aiuta le macchine a imparare suoni nuovi senza dimenticare quelli vecchi.

Affrontare la sfida della calibrazione nel deep learning con le tecniche Mixup.

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Un nuovo linguaggio di programmazione semplifica l'inferenza bayesiana sugli spazi delle funzioni per i ricercatori.

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Migliorare la diagnosi precoce per risultati migliori per i pazienti.

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Un nuovo modello riduce l'eccesso di fiducia nelle previsioni, garantendo applicazioni più sicure.

ParticleWNN offre un nuovo modo per migliorare le soluzioni per PDE complesse usando il deep learning.

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