Esse artigo analisa os limites de erro em modelos bayesianos hierárquicos para parâmetros de alta dimensão.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Novos métodos melhoram a eficiência e a flexibilidade no transporte ótimo usando medidas exponenciais temperadas.
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Esse artigo fala sobre o Ataque SpongeNet e seu impacto no consumo de energia em modelos de deep learning.
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Aprenda como novos métodos de poda melhoram a eficiência em redes neurais profundas sem perder a precisão.
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ProSparse melhora a esparsidade de ativação em LLMs pra ter mais eficiência e desempenho.
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A multiplicação de matrizes mascaradas melhora a eficiência nas computações de IA ao usar a esparsidade dos dados.
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Um novo método melhora a precisão da estimativa de PSD em sistemas de radar meteorológico.
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O NeuroPrune diminui o tamanho dos modelos de linguagem enquanto mantém o desempenho, deixando eles mais rápidos e acessíveis.
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Novos algoritmos melhoram a privacidade e a precisão em cenários de dados esparsos.
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Um olhar sobre o modelo linear de coregionalização para analisar dados espaciais.
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Analisando como a largura da rede impacta a retenção de conhecimento durante tarefas de aprendizado sequencial.
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Novos métodos melhoram a eficiência do deep learning em hardware estruturado.
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Uma nova técnica melhora a eficiência na sensorização espectral comprimida.
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Novos métodos aumentam a eficiência em sistemas de recomendação ao lidar com a escassez de dados.
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Um novo método de poda melhora a eficiência do deep learning em sistemas de crossbar.
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Um método completo pra escolher contra-factuais eficazes em modelos de aprendizado de máquina.
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Novos métodos melhoram as previsões de sistemas complexos usando modelos reduzidos baseados em dados.
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Uma nova abordagem pra melhorar os mapas de saliência baseados em gradiente pra dar uma interpretada melhor nos modelos.
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Esse trabalho examina estratégias de otimização esparsa eficazes em espaços de Sobolev fracionários.
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Um estudo sobre dividir grafos esparsos em duas árvores seguindo regras específicas.
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Analisando os aspectos principais das medidas em otimização com foco nas condições de otimalidade.
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Um novo método melhora o estudo de fluxos turbulentos através de uma análise localizada.
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Apresentando um novo método para treinar redes neurais estruturadas de forma eficiente.
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Um novo modelo revela como redes profundas aprendem de forma eficiente a partir de dados estruturados e esparsos.
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Descubra um resolvedor poderoso pra enfrentar equações não lineares complexas em várias áreas.
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Um novo método melhora a clareza e o desempenho das previsões de GNN.
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Novo método smup melhora a eficiência no treinamento de redes neurais esparsas.
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CAVIAR transforma a forma como variáveis categóricas são analisadas, melhorando resultados em várias áreas.
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Pesquisa sobre como otimizar modelos de deep learning com técnicas de esparsidade e quantização.
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O SpaFL melhora a comunicação e a computação no Aprendizado Federado enquanto protege os dados pessoais.
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Aproveitando dados externos para melhorar a seleção de características em estudos genômicos.
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Essa abordagem melhora a busca por soluções em problemas esparsos.
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Novos métodos prometem redes neurais mais rápidas e eficientes, usando menos recursos.
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Apresentando um método pra ajustar LLMs em dispositivos com poucos recursos.
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Esse estudo apresenta métodos melhorados para identificar estados de aglomerados de galáxias usando simulações.
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Explorando feedback limitado em tarefas de classificação de aprendizado de máquina.
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Um novo método melhora a amostragem de dados de alta dimensão usando aprendizado por reforço.
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Este estudo foca em simetrias ocultas em bandits lineares de alta dimensão.
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Um novo método melhora a estimativa de covariância em processos gaussianos com limiares adaptativos.
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Um novo método melhora a identificação de sistemas lineares trocados por meio de técnicas robustas.
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