Aprimorando classificadores ingênuos pra prever dados positivos não rotulados de forma eficaz.
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Informática - Aprendizagem de máquinas
RSSMétodos inovadores para lidar com desafios em problemas de otimização não suaves.
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A CorInfoMax quer melhorar redes neurais imitando processos de aprendizado biológicos.
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Uma abordagem estruturada pra melhorar o aprendizado em sistemas autônomos através de hierarquias de habilidades.
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Esse estudo propõe um método para as máquinas aprenderem com estados de especialistas sem ações visíveis.
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Um novo método melhora a velocidade de treinamento e o desempenho de modelos de difusão.
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Um novo método facilita a avaliação de políticas de robôs usando dados históricos.
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O Fedstellar permite o treinamento seguro e eficiente de modelos de aprendizado de máquina entre dispositivos.
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Usando modelos pré-treinados diversos pra melhorar a generalização em machine learning.
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Um novo método melhora a confiabilidade das previsões para modelos de linguagem através da previsão conformal.
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Um novo framework melhora o aprendizado com dados limitados em ambientes federados.
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Um novo modelo melhora a eficiência na compreensão e geração de linguagem.
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ZeRO++ melhora a eficiência da comunicação no treinamento de grandes modelos de aprendizado profundo.
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Usando aprendizado de máquina pra analisar eventos da vida e prever resultados individuais.
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Esse artigo apresenta uma nova estrutura pra melhorar a execução de modelos de linguagem.
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Uma técnica pra melhorar o desempenho do modelo com poucas amostras rotuladas.
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Um novo método melhora a confiabilidade das previsões em redes neurais usando spintrônica.
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Estratégias pra manter a precisão do modelo enquanto atualiza com novos dados.
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Uma nova abordagem melhora a comparação de proteínas, ajudando na pesquisa e descoberta de medicamentos.
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Aprenda sobre métodos para encolher redes neurais mantendo a precisão delas.
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Esta pesquisa analisa métodos para avaliar modelos de aprendizado de máquina sem dados rotulados.
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Combinando técnicas pra prever a produtividade das colheitas e melhorar as decisões agrícolas.
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Um novo método pode melhorar as previsões dos especialistas ao oferecer escolhas limitadas.
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Um estudo sobre a precisão dos sistemas MeTrabs e Awinda para avaliação de movimentos articulares.
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Modelos de aprendizado de máquina conseguem prever os preços da eletricidade rapidão, melhorando a eficiência do mercado.
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Novos métodos melhoram o realismo de personagens animados na fala e na expressão.
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HePCo melhora o aprendizado federado contínuo, priorizando a privacidade e a eficiência.
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Técnicas de deep learning melhoram a segmentação dos vasos da retina para um diagnóstico de saúde ocular mais preciso.
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Este estudo analisa o impacto de dados ruidosos em redes neurais.
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Este artigo apresenta dois novos algoritmos para agrupar grafos com estruturas bem definidas.
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Novo método melhora a geração de imagens de veículos ao minimizar o arrasto.
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Um sistema permite que robôs expliquem suas tarefas por meio de resumos e respostas.
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Pesquisadores inovam o design de proteínas com técnicas de amostragem avançadas pra criar antibióticos melhores.
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Descubra como a captura em modo burst melhora a fotografia em smartphones através de múltiplas combinações de imagens.
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Transformers estão mudando a forma como analisamos e diagnosticamos problemas cardíacos usando dados de ECG.
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Um novo framework melhora a geração de imagens a partir de prompts de texto.
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Explorando o treinamento eficiente de redes neurais através de poda e a Hipótese do Bilhete da Loteria.
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Uma nova abordagem para previsões estáveis de longo prazo usando redes neurais implícitas.
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Abordando o viés nas classificações pra garantir processos de seleção justos.
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Apresentando uma nova estrutura de otimização para treinar redes neurais usando estruturas de variedade.
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