Informática - Aprendizagem de máquinas

Um método que reduz os gestos necessários para o cadastro biométrico usando dados sintéticos.

Uma nova abordagem melhora a precisão da descoberta causal em relacionamentos de dados complexos.

Apresentando o STD-LLM pra melhorar previsões e imputação em sistemas dinâmicos.

Explorando novas técnicas em modelagem de imagem mascarada pra melhorar o aprendizado auto-supervisionado.

Aprenda como o mini-batch SGD melhora o treinamento de redes neurais e a seleção de características.

Aprenda sobre métodos auto-supervisionados para selecionar características chave em conjuntos de dados complexos.

MLLMs enfrentam novas ameaças, já que prompts seguros podem ser recusados falsamente.

Analisando métodos dinâmicos pra otimizar o treinamento de modelos de machine learning.

Um novo modelo analisa a fala pra identificar leve comprometimento cognitivo em várias línguas.

Um novo método aumenta a eficiência dos modelos de linguagem usando pesos de atenção compartilhados.

EQuAD melhora o desempenho do modelo em gráficos que enfrentam distribuições de dados que mudam.

Apresentando o FedGTG pra reter conhecimento enquanto aprende em ambientes federados.

Usando simetria pra melhorar a eficiência de aprendizado em algoritmos de controle de aeronaves.

Um método que melhora a consistência da imagem médica em diferentes laboratórios.

LeanQuant melhora o tamanho e a qualidade do modelo através de técnicas avançadas de quantização.

Um novo framework melhora os dados de séries temporais para sistemas de energia.

Apresentando um novo método para amostragem de distribuições de probabilidade complexas na inferência bayesiana.

Uma nova abordagem prevê rapidinho a perda de gelo na geleira Pine Island, na Groenlândia.

Explore como a Hydra e matrizes estruturadas melhoram a eficiência e precisão do modelagem de sequências.

Um jeito de melhorar os sistemas de TTS pra pronunciar melhor palavras fora do vocabulário na Índia.

O UNHaP detecta eventos fisiológicos de forma eficaz filtrando o barulho dos sinais de verdade.

Um novo método melhora a orientação em modelos de difusão usando aprendizado por reforço.

A geração de dados sintéticos ajuda na pesquisa em saúde enquanto protege a privacidade dos pacientes.

Aprenda sobre transformadores de grafo e suas aplicações em várias áreas.

Explorando como as células crescem, interagem e moldam os organismos vivos.

Descubra como o Routing-by-Memory melhora o desempenho do MLP em redes neurais gráficas.

O DeepGate3 melhora a compreensão do design de circuitos e a escalabilidade com uma arquitetura de modelo inovadora.

Um olhar sobre como os contra-factuais podem melhorar as previsões de falências bancárias.

Este artigo fala sobre métodos pra melhorar redes neurais usando equivariança e simetria.

Um novo método aprimora a programação linear inteira com remoção de cortes e aprendizado de máquina.

Agentes de aprendizado por reforço aprendem a se adaptar e reutilizar conhecimentos para novos desafios.

Apresentando o jointLCA, um método pra entender melhor as conexões de dados multiview.

Novas técnicas melhoram a capacidade dos motores de busca de processar informações numéricas.

Esse estudo foca em aprendizado por reforço offline e no desenvolvimento de algoritmos pra melhorar a tomada de decisão.

Um novo método melhora a precisão na detecção de tumores usando técnicas de aprendizado fracamente supervisionado.

Pesquisadores desenvolvem métodos pra resolver equações FPL complexas de forma mais eficiente.

Explore como o auto-modelo melhora a eficiência das máquinas e o trabalho em equipe.

Uma olhada no aprendizado PAC e seu papel na tomada de decisão eficiente baseada em dados.

Analisando como o desbalanceamento de dados afeta o desempenho de modelos de aprendizado de máquina.

Novos recursos melhoram a precisão da segmentação LiDAR para uma condução autônoma mais segura.