Informática - Aprendizagem de máquinas

Uma nova estrutura tem como objetivo melhorar a precisão nas avaliações de segurança do sistema de energia.

Explorando fKANs e seu impacto no desempenho de machine learning.

Este estudo examina a inferência variacional usando misturas gaussianas com variância fixa.

pFedDIL melhora o aprendizado de máquina ao reter conhecimento enquanto se adapta a novas tarefas.

Esse artigo explora como prever comportamentos dinâmicos usando aprendizado de máquina e aprendizado profundo.

Um novo método melhora a eficiência e o desempenho do LoRA no treinamento de modelos grandes.

Explorando novos métodos pra melhorar os testes de videogame através de automação e IA.

Melhorando a confiança e a conformidade em modelos de linguagem através de atribuição precisa de fontes.

Um novo algoritmo melhora a tomada de decisões em ambientes multiagente com visibilidade limitada.

Este estudo analisa modelos de machine learning pra melhorar estratégias de trading de Bitcoin.

Um novo modelo melhora a comunicação para pessoas com deficiência usando reconhecimento de voz e código Morse.

O SAC-BBF combina SAC e Rainbow pra ter um aprendizado melhor em espaços de ação discretos.

Ideias sobre como otimizar processos de negócios usando IA e ML.

O CGRclust oferece um método inovador pra classificar sequências de DNA sem rótulos prévios.

Analisando métodos de identificação de cantores em meio a preocupações crescentes com a clonagem de voz.

O Volume-MCTS melhora a tomada de decisão em robótica com estratégias de exploração melhores.

Este artigo apresenta uma técnica para lidar com atrasos de comunicação em redes neurais.

Aprenda como os vendedores podem precificar seus dados para diferentes compradores.

Analisando como a ordem dos dados afeta a memória em modelos de linguagem recorrentes.

Esse artigo fala sobre os desafios de conseguir justiça em machine learning entre diferentes grupos demográficos.

Apresentando um modelo que mistura transformações baseadas em árvore pra gerar resultados eficazes.

Apresentando novos solucionadores para transporte ótimo eficiente em aprendizado de máquina.

SBoRA melhora o ajuste fino para grandes modelos de linguagem, economizando recursos e melhorando o desempenho.

Analisando como o treinamento influencia o desempenho do modelo em situações adversas.

Um método pra identificar mudanças de dados sem rótulos.

Explorando como o ResNet18 processa as características através do seu fluxo residual único.

Uma nova abordagem para agrupamento usando modelos de blocos estocásticos de múltiplas visões.

Abordagem inovadora pra criar funções de aquisição eficazes pra otimização Bayesiana.

Estudo revela técnicas de pré-processamento essenciais para identificar TDAH através da análise de EEG.

Os sistemas AFC tentam verificar as afirmações e fornecer justificativas claras.

Uma olhada em como a otimização bayesiana enfrenta desafios de alta dimensão.

LoRA melhora o desempenho de grandes modelos de linguagem enquanto economiza recursos.

Os pesquisadores usam o FlowMM pra prever e criar novos materiais cristalinos de forma eficiente.

Esse artigo apresenta um método pra controlar melhor sistemas físicos complexos.

Astrônomos usam aprendizado não supervisionado para analisar vastos conjuntos de dados e descobrir novos padrões celestiais.

Este artigo explora os desafios e oportunidades dos modelos de linguagem na ciência dos materiais.

Um estudo sobre como combinar atualizações para modelos de linguagem de forma eficaz.

Uma nova abordagem melhora a detecção de clipes de áudio mistos, reais e falsos.

Novas metodologias melhoram a precisão na previsão de interações entre anticorpos e antígenos.

Um sistema gera caminhos de movimento humano sintéticos pra melhorar as medidas de segurança enquanto protege a privacidade.