Explorando estratégias pra melhorar modelos de aprendizado de máquina contra ataques de dados ruins.
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Estatística - Aprendizagem automática
RSSEstudo apresenta uma nova forma de estimar a qualidade da tradução automática com incerteza.
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O BabySLM avalia como as máquinas aprendem a entender a fala com base na linguagem das crianças.
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Um olhar sobre as complexidades da IA explicável e o papel das variáveis supressoras.
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Uma nova abordagem melhora a robustez dos DEQs contra interferências adversariais.
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Pesquisa sobre a resistência de modelos profundos contra ataques de entrada.
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Este artigo discute métodos para otimizar funções suaves, não convexas, com barulho.
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Uma nova abordagem melhora a justiça e a segurança em sistemas de ML.
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Os sistemas de IA precisam evoluir pra alcançar uma inteligência parecida com a humana através de aprendizado e raciocínio.
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Explorando novas formas de melhorar o desempenho do aprendizado por reforço.
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Um olhar sobre métodos para incorporar sensibilidade ao risco em estratégias de aprendizado por reforço.
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Um novo método melhora a sensoriamento comprimido através da otimização de inteiros mistos.
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Uma nova abordagem para amostragem de Gibbs melhora o desempenho de redes neurais.
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Explore novas formas de melhorar a tomada de decisão em situações de incerteza.
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Pesquisadores desenvolvem novas formas de observar o comportamento de camundongos no ambiente natural deles.
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Este artigo analisa como o D-SGD mantém a generalização em diferentes estruturas de comunicação.
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Uma olhada em métodos em tempo real para análise de dados de tensor.
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Os modelos SALT combinam as forças dos ARHMMs e dos SLDSs para uma análise de séries temporais eficiente.
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Este artigo explora métodos para melhorar o raciocínio geométrico da IA usando priors geométricos.
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LibAUC simplifica o aprendizado profundo pra gerenciar riscos X de forma eficaz.
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Instruções essenciais para preparar submissões para o Workshop de Biologia Computacional do ICML.
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Aprimorando classificadores ingênuos pra prever dados positivos não rotulados de forma eficaz.
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Um novo método melhora a velocidade de treinamento e o desempenho de modelos de difusão.
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Usando modelos pré-treinados diversos pra melhorar a generalização em machine learning.
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Usando aprendizado de máquina pra analisar eventos da vida e prever resultados individuais.
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Um novo método pode melhorar as previsões dos especialistas ao oferecer escolhas limitadas.
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Um modelo melhora as previsões dos efeitos do tratamento com base em dados existentes.
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Uma olhada nos operadores neurais, focando na injetividade e bijetividade.
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Usar dados privados e públicos juntos melhora o aprendizado de máquina e garante a privacidade.
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Esse artigo fala sobre analisar as ações de tratamento pra ter melhores resultados pros pacientes.
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Analisando a Regressão de Recursos Aleatórios para melhores previsões e acompanhamento da incerteza.
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Uma nova abordagem para classificação de grafos usando recursos espectrais melhora a precisão e simplifica a análise.
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Apresentando um novo método para estimar de forma justa os efeitos do tratamento em várias áreas.
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Um novo método melhora a confiança nas estimativas de modelos baseados em simulação.
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Um novo método melhora a precisão do aprendizado com poucos dados passados.
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Uma olhada no prompt-tuning e seu impacto na atenção em modelos de linguagem.
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Um novo método melhora a precisão na rotulagem de estudos em ciências sociais usando LLMs.
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SiBBlInGS oferece um jeito de descomplicar dados de séries temporais complexas.
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Usando aprendizado de máquina pra classificar coeficientes de Kronecker como zero ou não zero.
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Novo modelo cWGAN melhora soluções para problemas inversos complexos.
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