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A pesquisa investiga como modelos simples mostram comportamentos complexos e agência.

Analisando a adaptabilidade de modelos de aprendizado de máquina em sistemas de detecção de intrusões.

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Analisando como os Transformers aprendem com o contexto pra enfrentar tarefas desconhecidas.

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A álgebra apresenta novos métodos pra lidar com dados complexos em aprendizado de máquina.

Novos métodos melhoram como os modelos aprendem com os dados pra fazer previsões melhores.

Novos limites para GNNs melhoram o desempenho contra ataques adversariais.

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Enfrentando os desafios do aprendizado federado por causa dos dispositivos e dados diversos.

Um novo método melhora o aprendizado de robôs usando imagens 3D.

Explorando como a profundidade da rede impacta o aprendizado e a generalização na IA.

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Explorando homomorfismo de grafos pra melhorar as capacidades de generalização das GNNs.

Esse trabalho analisa o desempenho de transformers simplificados em tarefas de previsão.

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Explorando como exemplos adversariais influenciam modelos de aprendizado de máquina.

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Usar amostras difíceis na validação melhora a generalização do modelo de aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem pra reduzir o viés em modelos de IA e melhorar as previsões.

Um novo método melhora o aprendizado a partir de dados de séries temporais que mudam.

Um novo método mostra que o aprendizado variacional pode se destacar no treino de modelos complexos.

O método DeepKnowledge melhora a confiabilidade das DNNs em aplicações críticas.

Uma nova abordagem para estimar profundidade a partir de uma única imagem, contornando as limitações da câmera.