Aprenda como o SGD com Clipping melhora a estimativa de gradiente em ambientes de dados ruidosos.
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Estatística - Aprendizagem automática
RSSNovo framework melhora a previsão de intenção de pedestres para carros autônomos.
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Novos métodos pra estimar processos de eventos aleatórios com dados limitados.
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Investigando as complexidades da amostragem posterior em modelos de difusão para processamento de imagem.
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Uma visão nova sobre testar tratamentos médicos busca resultados mais claros.
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Descubra novos métodos para estimar os efeitos do tratamento na pesquisa.
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Analisando as causas das diferenças de desempenho em aplicações de machine learning em vários contextos.
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Redes neurais probabilísticas oferecem uma visão mais profunda sobre a incerteza na modelagem científica.
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Um olhar sobre o comportamento peculiar das Redes Neurais Profundas durante o treinamento.
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Uma ferramenta flexível feita pra diferentes situações de rotulagem de dados.
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Um novo método para estimar o tamanho da população com dados limitados.
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Um método em duas etapas melhora o desempenho do modelo em diferentes grupos de dados.
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Esse artigo analisa as complexidades e limitações dos métodos de regressão linear esparsa.
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Este estudo explora as bases teóricas dos modelos de difusão em tempo discreto na aprendizagem de máquina.
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Um modelo para usar IA pra melhorar os processos de tomada de decisão.
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Um novo método pra avaliar modelos de linguagem grandes usando menos exemplos.
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Este estudo analisa como a gestão de riscos corporativos (ERM) pode funcionar de forma eficaz com padrões de dados suaves.
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Um olhar sobre como os Blocos de Transformers Lineares melhoram os modelos de linguagem através da aprendizagem em contexto.
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Investigando os desafios da regressão linear esparsa através de problemas de rede.
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Este artigo explica os métodos de agrupamento para analisar dados longitudinais de forma eficaz.
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Novos métodos melhoram a tomada de decisão permitindo que os alunos se abstinham de agir.
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Um novo método melhora a eficiência e a precisão da inferência variacional.
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Apresentando um algoritmo pra tomar decisões melhores com recompensas incertas em cenários complexos.
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O GROS combina vários estimadores pra melhorar a precisão na análise de dados.
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O MIM-Reasoner otimiza a disseminação de informações em várias plataformas de mídia social.
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Uma nova abordagem pra tomar decisões usando amostras mínimas.
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Um novo método melhora a qualidade da imagem afetada por ruído de speckle usando aprendizado de máquina.
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Um novo método melhora o aprendizado causal, mesmo com dados faltando e relações cíclicas.
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Esse estudo investiga como o ajuste fino com LoRA influencia o agrupamento de tokens em modelos Transformer.
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Novos métodos melhoram a amostragem de distribuições complexas usando equações HJB e Tensor Train.
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Apresentando um método pra melhorar os testes de significância na análise de regressão.
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Um novo método pra melhorar modelos de difusão sem perder a diversidade nas saídas geradas.
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Esse estudo melhora a tomada de decisão ao adicionar a opção de se abster em problemas de bandido de múltiplos braços.
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Um novo método melhora a precisão da modelagem de substitutos usando princípios físicos.
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Explorando a interseção da teoria das categorias e frameworks de deep learning.
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Um método que usa expressões de Fourier pra analisar redes neurais modernas de forma eficaz.
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Novos métodos melhoram a segurança no aprendizado por reforço enquanto otimizam o desempenho em ambientes com restrições.
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Uma olhada em como modelos melhorados por gradientes aumentam a precisão preditiva.
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Métodos pra reduzir dimensões enquanto preserva estruturas de dados.
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O DAGnosis melhora a confiabilidade dos dados ao identificar inconsistências de forma eficaz.
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