Informática - Aprendizagem de máquinas

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

Métodos inovadores para treinar modelos usando texto comprimido.

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

Estudo sobre trabalho em equipe entre agentes com desafios únicos de coordenação.

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

O DOUST usa treinamento em tempo de teste pra melhorar a detecção de outliers sem precisar de dados rotulados.

O framework SPOT melhora a eficácia de agrupamento em conjuntos de dados desequilibrados usando pseudo-rótulos.

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

O SCRaWl usa estruturas de ordem superior pra uma análise de dados melhor.

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

Descubra como a IA tá transformando a criação musical através da colaboração com humanos.

Dados sintéticos ajudam as empresas a compartilhar informações sem comprometer dados sensíveis.

Uma abordagem nova usando aprendizado de máquina pra inferir EDOs a partir de observações imperfeitas.

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

Aprenda como os modelos de difusão transformam ruído em dados estruturados, como imagens.

Analisando métodos pra melhorar o reconhecimento facial em diferentes grupos.

Combinar imagens e texto melhora a precisão na estimativa de profundidade 3D.

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

A Melhor Modelagem de Resposta melhora a cooperação entre os agentes em ambientes competitivos.

Um novo método melhora a privacidade e o desempenho em aprendizado de máquina federado.

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

Uma nova abordagem pra melhorar a regulação de voltagem com técnicas avançadas de machine learning.

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

Esse artigo explora como os LLMs geram e refinam hipóteses científicas a partir de dados existentes.

Uma nova perspectiva sobre como as redes neurais aprendem características através de caminhos parecidos com os de especialistas.

Novas técnicas permitem tomar decisões mais seguras em aprendizado por reforço com a ajuda de especialistas humanos.

Um método pra ajudar os computadores a identificar propriedades físicas a partir de imagens.

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

Um novo método oferece monitoramento contínuo da pressão arterial sem mangueiras.

Explorando como o aprendizado semi-supervisionado combina dados rotulados e não rotulados pra criar modelos de IA melhores.

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

A automação da população de ontologias melhora a gestão do conhecimento e a acessibilidade.

Uma nova abordagem usando IA para controle eficiente de filas em ambientes reais.

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

Um novo modelo transforma previsões de retrosíntese usando redes neurais de grafos.

HNAM combina precisão e clareza para uma previsão de demanda eficaz.

Esse artigo examina como as políticas funcionam bem a partir de modelos aproximados em ambientes complexos.

Um olhar sobre como os emaranhados ajudam na agrupamento e análise de dados.

Um método pra melhorar a retenção de conhecimento dos modelos de aprendizado de máquina durante o treinamento em novas tarefas.

Novos métodos melhoram soluções para equações complexas usando modelos de difusão.