Estatística - Aprendizagem automática

Uma nova abordagem pra otimizar experiências mesmo com fatores ambientais que não dá pra controlar.

Analisando como a sensibilidade das palavras afeta modelos de processamento de linguagem natural.

Um novo modelo melhora redes neurais usando estruturas de gráficos pra performance melhorada.

Pesquisas mostram que modelos autoregressivos podem melhorar a tomada de decisão em aprendizagem por reforço offline.

Uma nova estrutura simplifica o aprendizado por reforço em ambientes complexos.

Esse estudo revela um novo modelo de IA de xadrez treinado em milhões de jogos.

Um método pra entender como os dados se interagem em várias áreas.

Novos métodos melhoram a precisão da classificação ao lidar com rótulos barulhentos com o tempo.

Um resumo bem claro dos DDPMs e suas aplicações práticas na geração de dados.

PQMass mede a qualidade de modelos generativos usando estimativa de massa de probabilidade.

Este artigo conecta modelos de transformadores com cadeias de Markov pra melhorar a compreensão.

Combinar fontes de dados diferentes melhora a modelagem preditiva na pesquisa de materiais.

Novos limites para GNNs melhoram o desempenho contra ataques adversariais.

Novos métodos melhoram a velocidade e a eficiência em processos gaussianos para previsão de dados.

Novos métodos pra proteger dados sensíveis contra acesso não autorizado em machine learning.

Explore como conjuntos de dados sintéticos melhoram o desempenho de machine learning e a seleção de modelos.

Enfrentando o desafio da privacidade na tomada de decisão baseada em dados na saúde.

Um novo algoritmo melhora a eficiência do RL offline com estruturas de MDP de baixo rank.

Explorando como tamanhos de lote maiores melhoram a privacidade diferencial em aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem para métricas melhora a eficiência dos testes A/B e a tomada de decisões.

Os algoritmos melhoram as estratégias dos jogadores em ambientes de jogo incertos.

Esse estudo investiga funções de ativação adaptativas pra melhorar o desempenho do modelo em cenários com pouca informação.

Uma nova abordagem aumenta a precisão das previsões ao lidar com parâmetros incômodos.

Pesquisa sobre como o viés indutivo afeta o desempenho do modelo Transformer.

Esse artigo explora como os algoritmos de aprendizado de máquina aprendem e aplicam conhecimento a novos dados.

Explorando novas maneiras de melhorar modelos de difusão na geração de amostras de distribuições complexas.

Um novo algoritmo melhora o aprendizado de relações complexas entre variáveis usando MAGs.

Analisando como processos Hawkes marcados esclarecem as interações de eventos ao longo do tempo.

Explorando a conexão entre matrizes de peso e aprendizado de características em redes neurais.

Uma nova abordagem pra estimar os efeitos do tratamento levando em conta a incerteza individual.

Aprenda como modelos generativos baseados em pontuação criam novos dados a partir de ruídos.

Esse estudo melhora a tomada de decisões em situações de exploração limitada usando informações anteriores.

Métodos para prever dados não vistos com base em amostras observadas.

Analisando a autoatenção e o gradiente descendente em modelos transformers.

Uma visão geral da capacidade de memória em máquinas de comitê tipo árvore larga e suas implicações.

Este artigo explora como máquinas de comitê em formato de árvore gerenciam a capacidade de memória com diferentes ativações.

O SAGD-IV oferece uma abordagem flexível para analisar relações causais em conjuntos de dados complexos.

Explorando métodos de privacidade diferencial em aprendizado por reforço pra proteger dados sensíveis.

Um novo framework pra analisar dados longitudinais com valores faltando em várias áreas.

Novos métodos melhoram a confiabilidade das previsões de IA, especialmente em áreas críticas.