Estatística - Aprendizagem automática

Este artigo fala sobre métodos eficientes para estimar parâmetros em modelos baseados em agentes.

Explore como o momentum aumenta a eficiência no treinamento de redes neurais.

PNCs juntam redes neurais e circuitos probabilísticos pra fazer previsões e modelagens melhores.

ALCORE simplifica a análise de tensores pra gerenciar dados de contagem esparsos de forma eficiente.

TreeDOX oferece uma abordagem mais simples para prever sistemas caóticos usando dados do passado.

Estudo investiga como modelos quase-interpolantes se saem em dados que nunca viram antes.

Estratégias eficazes para lidar com incertezas em Redes Neurais Gráficas aumentam a confiabilidade.

Um método para aprender e avaliar políticas ao mesmo tempo usando todos os dados disponíveis.

Um novo framework melhora o monitoramento da rede elétrica usando tecnologia avançada.

Explorando como transformadores favorecem funções de baixa sensibilidade pra melhorar o desempenho.

Novos métodos melhoram o desempenho do modelo em tarefas de aprendizado não supervisionado.

Um novo algoritmo melhora a eficiência no aprendizado em contexto para aprendizado por reforço.

Novos algoritmos melhoram o treinamento do modelo Maxent para prever ocorrências de incêndios florestais.

Analisando protocolos de aprendizado federado pra melhorar a privacidade enquanto aumenta a precisão do modelo.

Estendendo as distâncias Sliced-Wasserstein para variedades de Cartan-Hadamard para melhorar a comparação de dados.

O CLOUD oferece uma solução para causas ocultas na análise causal em diversos tipos de dados.

Aprenda métodos eficazes para ajustar matrizes de escala na amostragem de Monte Carlo Hamiltoniano.

Este artigo fala sobre o algoritmo Majority-of-Three pra melhorar a precisão do aprendizado.

Descubra como novos métodos melhoram a eficiência em problemas científicos complexos.

Esse estudo analisa como inicializações de peso pequenas afetam o treinamento de redes neurais.

Esse estudo avalia o impacto de dados de baixa fidelidade em modelos substitutos.

Aprenda a adaptar modelos para diferentes conjuntos de dados de forma eficaz.

Um olhar sobre como os ajustes de parâmetros moldam o treinamento de redes neurais.

O Moment Pooling melhora a performance da classificação de jatos na física de partículas.

Um novo método melhora a busca por soluções em problemas de otimização complexos.

Analisando a relação entre aprendizado contrastivo e métodos tradicionais como PCA.

A pesquisa tem como objetivo tornar os modelos de linguagem mais seguros e úteis para os usuários.

Novo método melhora o desempenho do modelo em meio ao ruído de rótulos.

Aprendendo fatores ocultos a partir de dados incompletos em sistemas complexos.

Um novo algoritmo melhora as estimativas de carga viral em testes agrupados.

Este artigo explora o método eglatent para analisar eventos extremos e seus fatores.

Métodos inovadores para regressão polinomial em ambientes barulhentos.

Explorando os impactos da perturbação de matriz na análise de dados em várias áreas.

Novas estratégias melhoram a eficiência na tomada de decisões em várias áreas.

Um framework estruturado pra avaliar métodos de geração de dados sintéticos.

Uma olhada em classificadores escaláveis e previsão conformal para resultados confiáveis de machine learning.

Este estudo avalia conjuntos de redes neurais eficientes para classificar peças industriais sob incerteza.

Aprenda como a pesagem de importância melhora o desempenho do aprendizado de máquina em vários desafios.

Examinando a exploração e a adaptabilidade em algoritmos de aprendizado por reforço.

O aprendizado de lista permite que os computadores forneçam várias respostas, melhorando a precisão nos sistemas de IA.