Estatística - Aprendizagem automática

Analisando o problema do colapso de recompensa em modelos de linguagem grandes e possíveis soluções.

Essa pesquisa foca em manter a justiça nos algoritmos através de métodos de auditoria contínua.

Novas variantes do SVGD melhoram a eficiência de amostragem para distribuições complexas.

Uma nova abordagem pra garantir fairness em agrupamento de aprendizado de máquina.

Explorando por que o SGD manda bem na generalização em comparação com os métodos tradicionais.

Novos métodos melhoram a compreensão das relações entre danos cerebrais e funções.

Uma nova abordagem combina NMF e SDP para um agrupamento eficaz.

Analisando o desempenho da regressão logística multinomial em ambientes de alta dimensionalidade e a importância das características.

Explore como o barulho influencia redes neurais recorrentes e a complexidade da amostra.

Uma ferramenta feita pra melhorar a compreensão de dados geométricos em várias áreas.

Uma olhada na predição conformal para melhorar a confiabilidade da IA.

Como as matrizes Gram e as camadas de normalização melhoram o aprendizado de redes neurais.

Aprenda como o QTD melhora a estimativa de valor em ambientes incertos.

Este artigo explora métodos avançados em otimização restrita usando técnicas adaptativas.

Novo método melhora o aprendizado disentangled por meio de representação quantizada e regularização.

Melhorando a tomada de decisão através da coleta eficiente de feedback humano em RL.

Um olhar sobre a dinâmica de aprendizado de redes de duas camadas e suas aplicações.

Explorando como redes residuais melhoram o treinamento e a generalização.

Este artigo apresenta um método inovador para estimar fatores em dados complexos.

O framework MEX melhora a exploração e a tomada de decisão em aprendizado por reforço online.

Uma olhada em como dados contrafactuais podem reduzir o viés em modelos de aprendizado de máquina.

Transformando métricas brutas em pontuações pra uma compreensão melhor nas organizações.

Um novo método para avaliar a distribuição uniforme em amostras de dados.

Explorando como agentes podem melhorar a tomada de decisões através da colaboração.

Explorando a interseção dos avanços em computação quântica e aprendizado de máquina.

Analisando como redes ligeiramente sobreparametrizadas melhoram os resultados do treinamento.

dotears combina tipos de dados pra esclarecer interações gênicas.

Uma olhada em como os espaços de Barron melhoram o desempenho de redes neurais em altas dimensões.

Uma nova abordagem pra combater o esquecimento catastrófico em modelos de aprendizado contínuo.

Este artigo analisa métodos eficazes para avaliar estratégias usando processos de decisão de Markov.

Uma visão geral das técnicas de regressão robusta e sua eficácia contra valores atípicos.

Um novo método melhora a eficiência do aprendizado online para redes neurais usando aproximações de baixa classificação.

Uma nova estrutura melhora a eficiência de amostragem em distribuições de probabilidade complexas.

Um novo método usa matrizes de Johnson-Lindenstrauss para classificação extrema de múltiplas classes.

KrADagrad melhora a eficiência da otimização em machine learning com menos recursos necessários.

Explore como Redes Bayesianas melhoram insights em várias áreas, incluindo medicina e biologia.

Apresentando um método que facilita o treinamento de redes neurais com resultados melhores.

Um olhar sobre o papel do Clip21 em melhorar a privacidade diferencial durante o treinamento de modelos.

Um método novo melhora a compreensão das previsões em dados de séries temporais de saúde.

Novos algoritmos melhoram a eficiência na resolução de problemas complexos de otimização.