Informática - Aprendizagem de máquinas

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.

Um olhar sobre como capturar emoções por trás das palavras faladas de forma mais precisa.

O modelo SAFE melhora a clareza na tomada de decisões da IA com explicações contrafactuais eficazes.

Apresentando ODEs neurais com portões para melhorar o desempenho em tarefas e a retenção de memória.

Explorando como as camadas do modelo de linguagem se adaptam quando estão danificadas.

Um olhar sobre como os agentes aprendem e melhoram em seus ambientes.

PBT-NAS combina técnicas de treinamento pra melhorar a busca por arquitetura de redes neurais.

Novos métodos melhoram simulações de dinâmica molecular usando deep learning pra identificação de variáveis coletivas.

Um novo método pra defender redes neurais profundas de ameaças de backdoor com resultados promissores.

Um novo método melhora como as imagens combinam com entradas de texto.

O Aprendizado Federado melhora a precisão estatística enquanto protege a privacidade individual na coleta de dados.

Esse texto explora métodos eficazes para coletar feedback de stakeholders em aprendizado de máquina.

Métodos inovadores melhoram a eficiência em problemas de controle complexos em várias áreas.

Uma visão geral dos modelos gráficos suficientes para analisar dados de alta dimensão.

Pesquisas mostram como a randomização de domínio ajuda robôs em tarefas do mundo real.

Aprimorando abordagens de aprendizado profundo pra resolver problemas inversos não lineares com novas estruturas.

Esse artigo fala sobre como melhorar o aprendizado de robôs com métodos inovadores.

Um novo modelo oferece previsão eficiente de carga de trabalho na computação em nuvem.

Analisando os desafios e defesas contra ataques adversariais em nuvens de pontos 3D.

Apresentando um novo modelo para melhorar as previsões de qualidade do ar.

Explorando questões de privacidade no ajuste fino de modelos de IA como o GPT-3.

Analisando os efeitos e processos da reconexão magnética em ambientes de plasma.

O BearingPGA-Net oferece uma forma eficiente de diagnosticar falhas em rolamentos usando tecnologia FPGA.

Novos algoritmos melhoram a identificação de simetrias em sistemas físicos complexos.

Novos métodos pra proteger sistemas de reconhecimento 3D contra exemplos adversariais.

Um novo método de consenso melhora o uso de energia da blockchain e a qualidade dos dados.

A pesquisa compara modelos baseados em imagem e em nuvem de pontos para simulação de dados de calorímetros.

Esse estudo analisa os riscos de exemplos adversariais em aprendizado de máquina e possíveis defesas.

Reduzir materiais similares melhora as previsões de aprendizado de máquina em ciência dos materiais.

Analisando a importância e as técnicas de previsão de rotas em serviços de entrega.

Explorando insights biológicos pra melhorar as tecnologias de Deep Learning.

Um método pra prever as configurações do solver MILP usando aprendizado de máquina.

Esse artigo analisa como modelos biológicos melhoram a IA por meio de redes neurais spiking.

O impacto do zero-padding e do pooling nas redes de deep learning.