Estatística - Aprendizagem automática

DeepONet melhora a segurança e eficiência nuclear com tecnologia avançada de gêmeos digitais.

Este estudo foca em novas maneiras de entender as relações causais.

Explore como o tamanho da amostra impacta as explicações de IA e a transparência na tomada de decisões.

ZIPTF e C-ZIPTF melhoram a compreensão de dados complexos com técnicas de análise mais eficientes.

Usando modelos generativos baseados em pontuação pra melhorar técnicas de restauração de imagem.

Um método pra estimar como as medidas de probabilidade se relacionam e se adaptam usando regularização.

Uma nova abordagem de otimização usando geometria riemanniana pra ter resultados melhores.

Um novo método melhora as estimativas em aprendizado de quantificação, superando as técnicas tradicionais.

Uma olhada mais de perto na regressão softmax-ReLU e seu impacto em modelos de linguagem.

Explora como a quantidade de dados afeta o desempenho dos algoritmos de vizinhos mais próximos.

Modelos eficientes usando menos parâmetros pra um desempenho melhor em deep learning.

Novos métodos melhoram a amostragem condicional para lidar melhor com dados faltantes.

Um estudo sobre a eficácia de métodos de teste mistos sem verificação.

Um algoritmo de duas fases melhora a modelagem de nós hub em conjuntos de dados complexos.

Uma nova forma de lidar com a interferência na rede em testes A/B pra conseguir resultados melhores.

Esse trabalho apresenta um novo método pra resolver PDEs complexas usando redes neurais.

Esse projeto melhora o reconhecimento de lemas em Latim Medieval a partir de cartões de registro manuscritos.

Pesquisa melhora a precisão da previsão de convulsões através da análise de EEG e seleção de características.

Um gerador de novelas melhora a criação de imagens em várias categorias usando métodos de transporte ótimo.

Esse estudo analisa como os usuários retribuem interações em redes sociais online.

Esse método melhora a eficiência e a precisão da classificação de dados em relação às técnicas tradicionais.

Um novo algoritmo melhora a tomada de decisão em ambientes incertos por meio de amostragem eficaz.

Usando tecnologia pra mostrar preocupações de consumidores que tão sendo ignoradas nos dados de reclamações.

Analisando como as medições quânticas moldam nossas estratégias de aprendizado.

Novos conjuntos de dados criados pra analisar os preços do petróleo bruto e os fatores que influenciam isso.

Uma nova abordagem melhora a compreensão da tomada de decisões em redes neurais profundas.

Um método pra equilibrar recompensas e recursos usando bandidos contextuais agrupados.

Novos métodos melhoram como a gente avalia a incerteza de previsão em modelos de aprendizado de máquina.

Um novo método aumenta a velocidade de treinamento para Neural ODEs usando quadratura gaussiana.

Analisando dados de satélite pra melhorar o monitoramento e as estratégias de gerenciamento de incêndios florestais.

Explorando a ascensão dos modelos de linguagem descentralizados e suas vantagens em relação aos sistemas centralizados.

Um jeito de incorporar o conhecimento de especialistas nos modelos Bayesianos de forma eficaz.

Um estudo sobre como a arquitetura afeta a calibração de modelos em redes neurais.

Explorando métodos pra prever a inflação usando dados detalhados e técnicas modernas.

Um olhar sobre como o algoritmo EM melhora o aprendizado a partir de dados agrupados.

Usando dados e aprendizado de máquina pra prever mudanças estruturais em biologia e engenharia.

Este estudo avalia GNNs avançadas para gerar gráficos moleculares de forma mais eficaz.

Técnicas quânticas estão transformando modelos generativos para geração de dados.

Uma nova abordagem ajuda sistemas de DRL a se adaptarem rápido a ambientes que mudam.

Aprenda como o coeficiente de aprendizado quantifica a degeneração em redes neurais profundas.