Estatística - Aprendizagem automática

Combinar métodos bayesianos com modelos diferenciáveis pode melhorar a modelagem baseada em agentes.

ACE melhora a estimativa de parâmetros em simulações científicas, aumentando a eficiência e as percepções.

Aprenda como o GP-SHAP explica as previsões de machine learning com incerteza.

Explorando novas abordagens em deep learning através de técnicas implícitas e desempenho do modelo.

Essa pesquisa explora como ataques adversariais afetam modelos de inferência bayesiana.

Um novo método melhora a compreensão dos modelos de deep learning na classificação de imagens.

Integradores exponenciais probabilísticos melhoram o manejo de equações diferenciais complexas.

Um método que usa a percepção humana pra um aprendizado por reforço offline eficaz.

Esse artigo explora a relação entre viés em redes neurais e a vulnerabilidade a ataques adversariais.

Pesquisadores desenvolvem técnicas inovadoras pra analisar sinais de Marte.

Ferramentas modernas melhoram autoencoders variacionais estruturados, tornando-os mais fáceis e eficazes.

Esse artigo fala sobre colapso de classes e supressão de características no aprendizado contrastivo.

Uma nova forma de medir a divergência de dados melhora as aplicações de aprendizado de máquina.

Este artigo fala sobre usar transferência de aprendizado de representação para treinar modelos de forma eficaz com dados escassos.

Apresentando um método pra melhorar a eficiência da memória em sistemas de aprendizado contínuo.

Como a estrutura dos dados molda o design das redes neurais pra um desempenho melhor.

Explorando vários modelos generativos e sua estrutura unificadora.

Aprenda como o algoritmo EB-TC ajuda a identificar as melhores escolhas de forma eficaz.

Entender funções suaves pode melhorar o aprendizado, mas precisa de dados suficientes.

Um método para melhorar a precisão da inferência apesar da má especificação do modelo usando estatísticas robustas.

Analisando como a frequência na pré-escola afeta o desenvolvimento das crianças em Queensland.

A tecnologia de IA tá mudando como os ECGs são analisados pra saúde do coração.

Os NCDEs oferecem soluções pra analisar dados de séries temporais irregulares em várias áreas.

Este artigo examina as complexidades de limpar dados barulhentos para aprendizado de máquina.

Os LLMs desenvolvem e usam ferramentas pra melhorar a eficiência na resolução de problemas.

Um novo método melhora a análise estrutural lidando com outliers de forma eficaz.

O GC-Flow melhora a agrupamento em dados de grafos através de técnicas integradas de classificação e agrupamento.

Um novo método junta DNNs e GPs pra melhorar a precisão das previsões e a estimativa de incerteza.

Um estudo sobre como a escala e a complexidade afetam o desempenho de redes neurais.

Redes de Fluxo Lagrangianas oferecem novas percepções sobre a dinâmica e o comportamento dos fluidos.

Novo método melhora a capacidade dos Transformers de lidar com comprimentos de sequência variados de forma eficiente.

Uma nova abordagem pra interpretar e melhorar redes neurais profundas usando modelos gráficos.

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.