Artigos mais recentes para Regularização

Esse artigo aborda questões de mudança de distribuição em simulações aprimoradas por aprendizado de máquina.

Apresentando um método pra reduzir o esquecimento em redes neurais enquanto elas aprendem novas tarefas.

Novas técnicas melhoram a identificação de parâmetros em sistemas complexos usando métodos adaptativos.

DeRa oferece um jeito de ajustar o alinhamento do modelo de linguagem sem precisar re-treinar.

Um novo método melhora as previsões de modelos de aprendizado de máquina através de um sistema de professor-aluno.

Um novo método pra entender melhor a disseminação de doenças usando modelos espaciais.

Este estudo analisa como encontrar equilíbrios de Nash em meio a restrições individuais em cenários competitivos.

Novo método melhora as previsões do modelo ao tratar de problemas de descalibração de forma eficaz.

Aprenda como o transporte ótimo ajuda a comparar distribuições de dados de forma eficiente.

Explore como a incerteza afeta as previsões de aprendizado de máquina e métodos para medi-la.

Uma olhada na análise de sobrevivência usando o modelo de riscos proporcionais de Cox.

Novos métodos melhoram a modelagem acústica do subsolo da Terra para várias indústrias.

Um método pra melhorar a classificação de dados usando técnicas de regularização.

Uma nova abordagem pra esclarecer como as imagens influenciam as decisões das redes neurais.

Pesquisando métodos pra resolver o problema de Cauchy usando derivadas fracionárias.

Um método pra lidar com integrais quase singulares em mecânica dos fluidos e teoria do potencial.

Aprenda como técnicas de regularização melhoram a clareza em cenários de dados complexos.

Um novo método melhora o aprendizado ao combinar demonstrações de especialistas com demonstrações subótimas.

Explorando métodos pra melhorar o aprendizado de máquina em ambientes de grafos dinâmicos.

Este estudo apresenta uma rede neural criada pra entender sistemas periódicos.

Esse artigo fala sobre técnicas de completamento de matriz na avaliação de políticas de saúde.

Novo método de imagem melhora a reconstrução de cenas dinâmicas na radioastronomia.

iDARR oferece uma abordagem nova pra recuperar clareza de imagens ruidosas.

Analisando o treinamento adversarial para modelos de machine learning mais fortes contra ataques.

Pesquisas mostram que métodos de regularização gerais melhoram o desempenho de agentes de RL off-policy em várias tarefas.

Esse artigo fala sobre técnicas de amostragem de modelos de campo médio em sistemas complexos.

Uma nova maneira de avaliar redes neurais sem precisar de muito treinamento.

Um novo método melhora a estimativa de núcleos de memória na dinâmica de partículas.

Um novo método melhora a privacidade no aprendizado federado contra ataques de inversão de gradiente.

Uma olhada nas interações gravitacionais e nos movimentos do sistema Terra-Lua.

Esse artigo discute métodos pra melhorar a resistência do deep learning a exemplos adversariais.

Estudo revela fatores que afetam o desempenho do GCN de camada única em vários modelos de dados.

Esse artigo fala sobre um novo método pra melhorar as Máquinas de Aprendizado Extremo em várias aplicações.

Examinando métodos pra melhorar a detecção de sinal através de soluções inteiras.

Um novo método melhora a precisão na localização de fontes sonoras em movimento usando arrays de microfones.

Novas técnicas em tomografia fotoacústica melhoram a imagem médica e o diagnóstico.

Um olhar sobre como os cosmólogos lidam com valores infinitos em seus cálculos.

Descubra um novo método para restauração de imagens usando reconstrução autoguiada.

Um novo método melhora a extração de informações de relatórios de acidentes de aviação.

Este artigo fala sobre métodos para treinar redes neurais ReLU de duas camadas de forma eficiente.