Um novo framework melhora a amostragem de eventos extremos usando aprendizado de máquina e métodos tradicionais.
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Estatística - Aprendizagem automática
RSSGNNs de ordem superior melhoram o aprendizado a partir de dados complexos de grafo usando P-tensores.
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Uma estrutura pra avaliar a robustez de Redes Neurais Bayesianas contra ataques adversariais.
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Um novo método melhora o transporte ótimo aprendendo estruturas de custo específicas dos dados.
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Um novo método pra estudar resultados de tratamento raros, mas sérios.
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Este estudo mostra como o SGD pode melhorar os Processos Gaussianos para previsões mais precisas.
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Este trabalho apresenta um modelo novo para analisar dados de eventos em estruturas de grafos.
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Um novo método melhora a descoberta causal ao lidar com a heterocedasticidade na análise de dados.
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Uma nova abordagem usa medidas pra melhorar os modelos de machine learning e lidar com desafios do dia a dia.
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Novos métodos buscam tornar redes neurais complexas mais simples e mais fáceis de entender.
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Pesquisadores usam dados móveis e modelos avançados pra analisar padrões de movimento humano ao longo do tempo.
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Aprenda como a normalização em lote melhora a velocidade de treinamento e o desempenho do modelo.
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Aprenda a melhorar o treinamento de redes neurais gráficas e evite armadilhas comuns.
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Uma nova visão sobre como entender o erro de generalização em algoritmos de aprendizado de máquina.
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Um olhar sobre como o SGD minimiza funções de forma eficiente usando amostragem aleatória.
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Uma abordagem moderna pra melhorar a análise de dados espaciais usando métodos de machine learning.
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Um novo método melhora a seleção de variáveis em modelos de análise de sobrevivência.
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Um novo método aumenta a confiabilidade em modelos de aprendizado profundo ao lidar com a incerteza preditiva.
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Novas descobertas melhoram os limites PAC-Bayes pra uma avaliação de desempenho de algoritmo mais daora.
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Um olhar sobre como o treinamento adversarial melhora a robustez dos modelos de aprendizado de máquina.
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Explorando como os expoentes de Lyapunov em tempo finito revelam a sensibilidade da rede a mudanças nos inputs.
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Analisando a eficiência de memória e consultas em algoritmos de otimização convexa randomizados.
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O algoritmo ICE melhora o desempenho na classificação linear em áreas críticas.
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Saiba mais sobre Treinamento Esparso Dinâmico e seus benefícios para a eficiência de redes neurais.
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Uma estrutura pra melhorar previsões usando abstenção contra dados enganosos.
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Aprenda métodos para lidar com dados funcionais complexos de forma eficiente.
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Métodos de inferência causal estão evoluindo para enfrentar desafios na saúde, educação e e-commerce.
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Analisando como modelos superparametrizados conseguem aprender e generalizar em configurações multiclasse.
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Analisando a perda Lipschitz de raiz quadrada para melhorar o desempenho de algoritmos de aprendizado com dados ruidosos.
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Nova abordagem melhora o desempenho de GNN em relacionamentos de dados complexos.
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Este artigo analisa o viés nas previsões de seguros e soluções para um tratamento mais justo.
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GLRU otimiza as atualizações de modelos de machine learning para conjuntos de dados que mudam.
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Explorando as capacidades de memorização e generalização das redes neurais quânticas.
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Um novo método melhora os modelos de previsão usando dados estruturados.
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Um método pra transformar dados complexos em distribuições parecidas com Gaussianas pra facilitar a análise.
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Novo framework flexível de previsão melhora a precisão na previsão da geração de energia.
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Pesquisadores melhoram cálculos de diferença de energia com aprendizado de máquina para estudos moleculares.
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Um novo método melhora a clareza na análise de dados funcionais multivariados complexos.
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Novos métodos de classificação para dados HDLSS desafiadores sem redução de dimensão.
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O G-TRACER melhora a generalização de modelos de deep learning com técnicas focadas em estabilidade.
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