Estatística - Aprendizagem automática

Aprende como o aquecimento pode melhorar o desempenho do treinamento de modelos em deep learning.

Um novo modelo melhora a geração de gráficos usando técnicas de difusão avançadas.

Uma análise profunda de como o SGD otimiza o desempenho do modelo.

Explore os principais estimadores para regressão linear e como eles impactam as previsões.

Explorando como técnicas de aprendizado de máquina ajudam a resolver problemas inversos em várias áreas.

Uma visão geral concisa dos modelos de regressão por fatores e suas aplicações.

Uma olhada em duas abordagens principais na ciência de dados e suas forças únicas.

Uma nova abordagem melhora a modelagem de distribuição de dados em formas complexas.

Descubra como os modelos de difusão geram dados realistas através da manipulação de ruído.

Descubra como os modelos de difusão transformam barulho em amostras de dados realistas.

Um jeito novo de comparar mecanismos de privacidade em aprendizado de máquina.

A pesquisa melhora os modelos lidando com a incerteza nas Equações Diferenciais Universais.

Aprenda como os algoritmos de aumento de dados melhoram a análise de dados e a construção de modelos.

Um novo algoritmo aborda desafios na otimização em dois níveis com restrições acopladas.

Uma nova abordagem melhora a coleta de feedback para modelos de linguagem, economizando tempo e grana.

Apresentando uma abordagem inovadora que preserva ângulos pra visualizar dados de alta dimensão.

Esse artigo foca em melhorar a confiabilidade dos resultados dos modelos de linguagem.

Essa técnica melhora a precisão das previsões ao quantificar a incerteza de forma eficaz.

Aprenda como a divergência de Bregman ajuda a medir as diferenças nos dados e a melhorar os modelos de machine learning.

Introduzindo um novo método pra melhorar a eficiência em modelos de linguagem grandes através de poda.

Uma nova abordagem melhora a precisão da descoberta causal em relacionamentos de dados complexos.

Aprenda como o mini-batch SGD melhora o treinamento de redes neurais e a seleção de características.

Um novo método pra melhorar a seleção de doadores pra estimativa de efeito causal.

Este artigo fala sobre o papel dos procedimentos minimax em melhorar a precisão da regressão linear.

O UNHaP detecta eventos fisiológicos de forma eficaz filtrando o barulho dos sinais de verdade.

Um novo método melhora a orientação em modelos de difusão usando aprendizado por reforço.

Descubra como o Routing-by-Memory melhora o desempenho do MLP em redes neurais gráficas.

Este artigo fala sobre métodos pra melhorar redes neurais usando equivariança e simetria.

Apresentando o jointLCA, um método pra entender melhor as conexões de dados multiview.

Esse estudo foca em aprendizado por reforço offline e no desenvolvimento de algoritmos pra melhorar a tomada de decisão.

Pesquisadores desenvolvem métodos pra resolver equações FPL complexas de forma mais eficiente.

Uma olhada no aprendizado PAC e seu papel na tomada de decisão eficiente baseada em dados.

Um novo método combina MCMC de dividir e conquistar com modelos de difusão pra melhorar a amostragem.

Novos métodos melhoram a tomada de decisão em várias áreas através do aprendizado por reforço.

Analisando como as redes neurais aprendem com os dados e os fatores que influenciam seu desempenho.

O DistPred melhora as previsões de resultados levando em conta a incerteza de forma eficaz.

Este artigo fala sobre métodos de re-treinamento usando previsões de modelos pra melhorar a precisão.

Aprenda como o clipping de gradiente estabiliza o treinamento em modelos de machine learning.

Novos métodos melhoram a inferência de propriedades de materiais em mecânica e imagem médica.

Descubra como dados sintéticos ajudam os varejistas a proteger a privacidade dos clientes enquanto ganham insights.