Estatística - Aprendizagem automática

Apresentando um método que melhora a transferência de estilo de imagem sem treinamento extra.

Aprenda como o Mixup melhora o treinamento e o desempenho de modelos de machine learning.

Um novo método melhora a adaptação de domínio não supervisionada na saúde e em outros lugares.

O GLASU melhora a eficiência da comunicação no aprendizado federado vertical usando dados de grafo.

Uma análise completa sobre métodos para melhorar a qualidade dos dados através da remoção de ruído em matrizes.

Um olhar sobre bandidos de múltiplos braços e suas aplicações na tomada de decisão.

Insights sobre métodos de aprendizado de máquina para combinar tipos de dados diferentes.

Uma nova abordagem estatística melhora a análise das influências genéticas sobre os metabolitos.

Novo modelo integra atributos de nós para uma detecção de comunidades melhor em redes.

Um estudo mostra como as pontuações de incompetência podem melhorar a confiabilidade do modelo em ambientes de dados imprevisíveis.

Um método pra revelar tendências em dados funcionais através de agrupamento e segmentação.

Um novo framework pra fazer uma análise de dados e previsões melhores.

Uma análise profunda sobre como melhorar a precisão das previsões do modelo através do NCP.

Esse estudo revela padrões nos sons das baleias cachalote e seus possíveis significados.

Um novo método melhora as previsões em regressão de múltiplas respostas, importante pra várias áreas.

A IPNN oferece uma nova maneira de classificar e agrupar dados de forma eficaz.

Esse estudo apresenta métodos para recuperar rótulos de dados embaralhados de forma eficaz.

Este artigo explora um novo método para aprender políticas a partir de dados offline.

Uma olhada em como o OKPCA melhora a detecção de falhas em sistemas automatizados.

RPExNRule melhora a classificação de vizinhos próximos usando projeções aleatórias e métodos de conjunto.

HDNNs oferecem um treinamento estável e uma boa capacidade de aproximação para tarefas complexas.

Um método pra calcular direitinho as médias de medidas de probabilidade.

Uma olhada nas projeções aleatórias de Rademacher para processamento de dados eficiente.

Explore novos métodos em modelagem generativa pra uma melhor representação de dados.

Novo método melhora a estimativa de covariância para estratégias de investimento eficazes.

Um novo modelo pra lidar melhor com variáveis latentes contínuas em machine learning.

Analisando a confiabilidade e a validação das funções de influência em modelos de deep learning.

Discutindo classificação de consenso robusta pra manter a precisão em ambientes de dados falhos.

Melhorando os intervalos de previsão ao lidar com incertezas em várias áreas.

Um novo método melhora o aprendizado de agentes usando a simetria nas tarefas.

Examinando a equivalência de modelos no diagnóstico de dificuldades de aprendizagem em diferentes grupos.

Melhorando o treinamento de redes neurais pra ter resultados melhores na distribuição de eletricidade.

Um novo modelo ajuda na tomada de decisão, gerenciando combinações de tratamento de forma eficiente.

Este artigo discute os principais desafios e direções de pesquisa em aprendizado profundo.

Uma nova abordagem pra melhorar o aprendizado multitarefas sem ter transferência negativa.

Esse método melhora a precisão do agrupamento, especialmente quando os grupos variam de tamanho.

Um novo modelo de aprendizado de máquina melhora os cálculos de DFT para prever materiais de forma mais precisa.

Uma nova abordagem usa GCRL pra melhorar a eficiência e a qualidade dos resultados dos modelos generativos.

Novas técnicas melhoram as estimativas de parâmetros em modelos estatísticos complexos.

Esse artigo analisa como melhorar os algoritmos de aprendizado focando nas distribuições de dados.