Estatística - Aprendizagem automática

Este artigo explora aplicações de redes neurais em variedades matriciais complexas usando espaços de girovetores.

Esse estudo avalia como corrupções aleatórias melhoram o desempenho dos modelos de classificação de imagens.

Este artigo fala sobre como melhorar as previsões adaptando dados de diferentes áreas.

Aprenda a lidar com overfitting pra ter um desempenho melhor do modelo.

Pesquisas mostram desafios em aprender distribuições de circuitos quânticos aleatórios de alvenaria.

Um novo método melhora a equidade dos modelos entre diferentes grupos de usuários em aprendizado de máquina.

Descubra como as DNNs melhoram as previsões para dados fracamente dependentes.

Um novo método lida com desafios em regressão linear de alta dimensão de maneira eficaz.

Analisando métodos para lidar com dados ausentes e como isso afeta as visualizações de correlação.

Descubra como a NUBO ajuda os pesquisadores a otimizar avaliações caras usando técnicas bayesianas.

Uma nova estrutura melhora a precisão e a coerência na previsão hierárquica usando redes neurais.

Aprenda a identificar relações entre variáveis e como elas impactam as previsões.

Uma nova forma de melhorar as estratégias de tomada de decisão em aprendizado por reforço.

Uma nova abordagem melhora a estimativa do efeito do tratamento em várias áreas usando aprendizado de máquina.

Um novo método melhora a análise de sobrevivência ao lidar com riscos concorrentes de forma eficaz.

Explorando equações diferenciais ordinárias neurais e seu potencial em deep learning.

Redes residuais melhoram o deep learning ao lidar com os desafios de maior profundidade.

Explore o papel crucial das taxas de aprendizado no treinamento de redes neurais.

Uma nova abordagem pra enfrentar problemas NP-difíceis usando modelos híbridos.

Spider GAN melhora o treinamento de GAN usando entradas de imagem estruturadas pra resultados melhores.

Um novo método melhora as previsões usando opiniões de especialistas, mesmo com rótulos de dados bagunçados.

Um olhar sobre estratégias para melhorar os processos de treino de GANs.

Um método pra interpretar as decisões da IA usando topologia e geometria.

Aprenda como os pesquisadores melhoram as estimativas de tratamento juntando dados de estudos.

Uma olhada mais de perto nas CNNs e como elas funcionam por meio da matriz Hessiana.

Um algoritmo novo pra lidar com otimização no simplicidade de probabilidade de forma eficiente.

AWRTRD melhora a análise de tensores para conjuntos de dados grandes e complexos.

Melhorias inovadoras visam acelerar TNNs enquanto mantêm a eficácia no processamento de sequências longas.

Abordando desigualdades na comunicação de saúde pública por meio de estratégias focadas na comunidade.

Este estudo analisa como examinar dados de máquinas interconectadas para ter insights melhores.

Label smoothing reduz a superconfiança e melhora o desempenho do modelo em tarefas de classificação.

Descubra o papel do algoritmo Mean Shift na agrupamento e na estimativa de modos.

Um novo método melhora a avaliação de falhas em sistemas automatizados para segurança.

Um novo método pra avaliar Grafos Acíclicos Dirigidos com dados do mundo real.

Aprenda como a detecção de outliers identifica dados únicos em várias áreas.

Usando redes neurais pra aproximar razões de verossimilhança e melhorar a tomada de decisão científica.

Uma análise da eficácia dos dados sintéticos e suas aplicações em várias áreas.

Um estudo sobre como fazer previsões usando redes neurais bayesianas com distribuições de peso desafiadoras.

Métodos inovadores melhoram a comunicação através da tecnologia de interface cérebro-computador.

Aprenda o básico sobre produtos tensorais e computação hiperdimensional.