Informática - Aprendizagem de máquinas

Novos modelos melhoram a velocidade e a precisão do reconhecimento de escrita árabe.

Um novo método pra detectar deepfakes usando aprendizado auto-supervisionado e estruturas de grafo.

O Thinker melhora o planejamento e a tomada de decisão dos agentes usando modelos de mundo aprendidos.

Uma nova abordagem melhora modelos de aprendizado profundo para regressão não paramétrica usando treinamento adversarial.

Explore estratégias para melhorar o compartilhamento de informações em grandes redes.

Este artigo analisa o impacto da estrutura RRTF no desempenho do Code LLM.

Desbordante é uma ferramenta de código aberto para profilagem de dados eficaz e melhoria da qualidade.

Novo método melhora a eficiência da redução de ordem de modelos usando técnicas de aprendizado profundo.

Uma nova abordagem pra fortalecer a IA visual contra distúrbios naturais usando objetos realistas.

Um novo framework melhora as previsões para PDEs hiperbólicas complexas com descontinuidades.

A TRON melhora as recomendações de compras personalizadas usando estratégias avançadas pra aumentar o envolvimento do usuário.

Este artigo discute os desafios e técnicas para lidar com o desequilíbrio de dados na classificação de áudio.

O CodeLens ajuda os desenvolvedores a visualizar e entender a estrutura do código de forma eficiente.

Novos métodos melhoram a compreensão de classificações complexas de grafos através de contrafatuais.

Um novo método melhora as previsões dos caminhos de agentes em movimento no transporte.

Uma nova perspectiva sobre redes neurais focando em simplicidade e na realização de funções.

Esse artigo fala sobre a importância de detectar mudanças nos dados para modelos de aprendizado de máquina.

Novo método verifica a propriedade de modelos DRL pra evitar roubo.

Pesquisa destaca métodos para proteger a privacidade de gênero em áudio falado.

Novos métodos melhoram a eficiência e a precisão da amostragem em estatística.

O TimeGNN melhora a precisão das previsões usando gráficos dinâmicos pra capturar relações que mudam.

Pesquisas mostram que Redes Neurais Informadas por Física têm potencial para gerenciar energia eólica.

Um novo método pra estudar sistemas complexos usando aprendizado de máquina pra identificar variações chave.

Apresentando o Dataset BubbleML para estudos avançados em dinâmica de ebulição.

Um novo método melhora as previsões de aprendizado profundo e garante a interpretabilidade.

SCGDN melhora a agrupamento de grafos com amostragem estruturada e representação de nós aprimorada.

Pesquisadores usam GNNs pra aumentar a eficiência e a precisão da simulação de fluxo de fluidos.

Explorando as complexidades do agrupamento em gráficos em mudança.

Um olhar sobre como a decomposição poliédrica melhora a compreensão das redes neurais ReLU.

Analisando como a ordem de avaliação dos candidatos afeta os resultados da contratação.

Este artigo analisa problemas de overfitting em redes ReLU rasas com dados ruidosos.

Analisando como as leis de conservação influenciam o treinamento e o desempenho do modelo.

Um jeito de colocar marcas d'água confiáveis em textos gerados pra rastrear a origem.

Estratégias pra melhorar a eficiência em computação distribuída.

Este artigo explora a avaliação de modelos probabilísticos em redes complexas.

Apresentando o SAP-sLDA pra uma melhor classificação de texto e experiência do usuário.

Um novo método melhora o aprendizado a partir de dados rotulados de forma errada.

Um método novo melhora o desempenho de DNNs para aplicações do mundo real.

Analisando como as máquinas aprendem a criar resultados complexos a partir de partes simples.

Uma olhada nos modelos de índice único e no gradiente descendente em dados de alta dimensão.