Informática - Aprendizagem de máquinas

Apresentando um novo método para analisar documentos manuscritos comprimidos em JPEG de maneira eficiente.

Uma nova abordagem pra melhorar a resolução de PDEs de alta dimensão usando aprendizado de máquina.

Novos métodos pra expandir modelos transformers sem perder o progresso de treinamento anterior.

Uma visão geral das características essenciais para melhorar modelos de linguagem em diálogos.

FedIns enfrenta desafios de dados no aprendizado federado pra melhorar o desempenho do modelo.

Uma olhada em como a influência se espalha pelas redes sociais.

Explorando novas formas de garantir a confiabilidade nos resultados do aprendizado de máquina.

A pesquisa melhora as técnicas de fingerstyle percussivo pra guitarristas usando recuperação de som em tempo real.

Uma nova forma de avaliar a adaptabilidade de modelos pré-treinados a novas tarefas.

Analisando como a semelhança entre os dados de treinamento e de teste impacta a incerteza nas previsões do modelo.

Um método pra ajudar modelos a prever classes que eles nunca viram sem precisar de muito retrabalho.

Um método novo melhora o raciocínio de máquinas em quebra-cabeças visuais usando RPM.

Esse estudo apresenta um método pra reduzir o viés em modelos de aprendizado de máquina.

Este artigo fala sobre novas ameaças às redes neurais profundas vindas de ataques de bit-flip.

Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra melhorar os métodos e resultados da síntese de zeólitas.

Novas melhorias adaptam modelos de aprendizado de máquina a dados barulhentos e irregulares.

Uma nova estrutura melhora as previsões de resultados de pacientes usando dados médicos diversos.

Novas técnicas melhoram a velocidade da solução em otimização combinatória usando destilação progressiva.

Apresentando o CoverNav, um jeito dos robôs encontrarem caminhos escondidos ao ar livre.

O modelo EquiDiff melhora a previsão de trajetórias de veículos para carros autônomos.

Um sistema que sugere refeições levando em conta os sentimentos pessoais e as necessidades nutricionais.

Aprenda como previsões eficazes podem melhorar a gestão da cadeia de suprimentos e a eficiência operacional.

Avaliando métodos de aprendizado auto-supervisionado pra melhorar diagnósticos em imagens médicas.

Um novo modelo melhora a qualidade das imagens de ressonância magnética com um tempo de exame reduzido.

TEED oferece detecção de bordas eficiente com mínima necessidade de recursos.

Examinando a justiça em aprendizado de máquina pra reduzir viés em setores críticos.

Um novo método melhora a computação óptica ao aumentar a eficiência de treinamento e o desempenho.

Novos métodos melhoram a detecção de mensagens ocultas em arquivos de vídeo.

O ENSO impacta os padrões de clima pelo mundo, mostrando sua natureza diversa e as conexões com as mudanças climáticas.

Um estudo de como o prefixLM se sai melhor que o causalLM em aprender a partir do contexto.

Uma olhada no papel do machine learning no combate a ameaças cibernéticas.

Esse framework ajuda os desenvolvedores a encontrar e corrigir bugs em modelos de machine learning de forma eficiente.

Analisando os desafios em medir a interpretabilidade de modelos de NLP usando métricas de fidelidade.

Um novo método melhora a precisão das previsões para sinistros e custos de seguros.

Melhorar os pipelines de dados pode aumentar o desempenho dos sistemas de recomendação em deep learning.

A estratégia CDR melhora as recomendações filtrando dados prejudiciais.

Esse estudo analisa como as métricas de avaliação offline preveem o sucesso online para sistemas de recomendação.

Explorando como a poda e os quaternions melhoram o desempenho de redes neurais.

O HAMDPO melhora o aprendizado multiagente para ambientes e tarefas diversos.

Uma abordagem probabilística melhora a classificação de dados de séries temporais com valores ausentes.