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Uma nova abordagem pra combater o esquecimento catastrófico em modelos de aprendizado contínuo.

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DeCoR ajuda as máquinas a aprender novos sons sem esquecer os antigos.

Uma nova abordagem melhora a segmentação de ressonância magnética para melhores resultados médicos.

Estratégias de treinamento impactam a capacidade dos modelos de linguagem de reter conhecimento ao longo do tempo.

Estratégias pra manter a precisão do modelo enquanto atualiza com novos dados.

HePCo melhora o aprendizado federado contínuo, priorizando a privacidade e a eficiência.

Um novo método pra melhorar modelos de linguagem mantendo o conhecimento.

Este artigo fala sobre hipernetworks parciais como uma solução para o esquecimento catastrófico.

A Representação Neural de Fourier Progressiva melhora o processamento de vídeo sem perder qualidade.

TADIL melhora o aprendizado contínuo pra máquinas que lidam com tarefas de dados que mudam.

Novos métodos enfrentam desafios em redes neurais usando tecnologia de memristor.

Um novo método melhora o desempenho do Aprendizado Incremental em Classes e reduz o esquecimento.

A pesquisa destaca os desafios e soluções para sistemas de deep learning se adaptarem ao longo do tempo.

O FLOWER trata de aprendizado com poucos exemplos e esquecimento catastrófico em modelos de aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem ajuda a IA a aprender sem esquecer o que já sabe.

Este estudo encontra que características robustas ajudam as máquinas a reter conhecimento durante o aprendizado contínuo.

Um estudo sobre como melhorar o aprendizado de máquina combinando métodos de replay com aprendizado por currículo.

Examinando transformers pré-treinados para aprendizado multitarefa e eficiência de comunicação em configurações federadas.

Fed-CPrompt melhora o aprendizado contínuo federado enquanto preserva a privacidade do usuário.

Uma olhada na importância do aprendizado contínuo em sistemas de IA.

MoP-CLIP melhora modelos de aprendizado em ambientes de dados em mudança.

Um novo método melhora a tecnologia de reconhecimento de fala sem perder o conhecimento que já foi aprendido.

Um novo modelo oferece previsão eficiente de carga de trabalho na computação em nuvem.

Uma nova estrutura ajuda os robôs a aprenderem de forma eficiente com dados limitados.

Esse estudo analisa como melhorar a gestão de memória em sistemas de aprendizado contínuo.

Um novo modelo promete um aprendizado melhor para a inteligência artificial através de métodos inspirados no cérebro.

Ada-QPacknet combina poda adaptativa e quantização para um aprendizado contínuo eficaz.

Um estudo melhora o reconhecimento de fala para pessoas mais velhas, usando técnicas inovadoras.

Examinando os desafios de retenção de conhecimento em modelos de linguagem grandes durante o treinamento contínuo.

Estudo explora estratégias de aprendizado contínuo pra melhorar sistemas de recuperação de informações.

Um novo método melhora a reconstrução 3D a partir de uma única imagem, mantendo as formas aprendidas.

Um novo método pra ajudar a IA a aprender continuamente sem perder o que já aprendeu.

Um novo método melhora o aprendizado federado reduzindo as diferenças de dados entre os clientes.

Uma nova abordagem para manter o conhecimento em dados de grafo no meio de atualizações constantes.

Pesquisadores criam máscaras de peso pra ajudar modelos a manterem conhecimento enquanto aprendem novas tarefas.

O modelo CLEVER melhora a recuperação de informações através de um aprendizado contínuo eficiente.

Analisando como a isolação de parâmetros melhora o aprendizado contínuo através de métodos de treinamento esparso dinâmico.

Novo framework liga o Client Drift e o Catastrophic Forgetting pra melhorar a performance dos modelos.

Introduzindo métricas que levam em conta a dificuldade das tarefas nas avaliações de aprendizado contínuo.