Informática - Aprendizagem de máquinas

Aprenda como Processos de Decisão de Markov melhoram a tomada de decisão em cenários incertos.

CDFL melhora o reconhecimento de atividades humanas enquanto garante privacidade de dados e eficiência.

Um novo método usando modelos de difusão melhora a eficiência e a eficácia na colocação de chips.

Novo método melhora a adaptação da malha para resolver equações complexas.

Investigando como os transformers aprendem e generalizam em tarefas compostas.

Combinando modelos de snapshot e baseados em eventos pra melhorar a análise de gráficos temporais.

Uma nova abordagem ajuda os modelos a se adaptarem a ambientes de dados imprevisíveis de forma eficaz.

O NeighborFL melhora a precisão da previsão de tráfego enquanto protege a privacidade dos dados.

CQE melhora as previsões de tempo de visualização de vídeos e o engajamento dos usuários nas plataformas online.

Uma visão geral das práticas que minam a confiança nas avaliações de modelos de aprendizado de máquina.

Analisando como melhorar a certeza nas previsões de IA através da perda conflitante.

Aprenda sobre redes neurais, sua estrutura e aplicações em várias indústrias.

MolTRES melhora a previsão química ao integrar conhecimento e métodos de treinamento inovadores.

O aprendizado de máquina melhora a previsão dos coeficientes de atividade em misturas químicas.

Uma nova abordagem melhora a eficiência e a qualidade da tecnologia de texto para imagem.

Estabelecendo um parâmetro pra avaliar a justiça em métodos de aprendizado de grafos.

Combine dados rotulados e não rotulados pra melhorar a precisão do modelo.

Redes Tiled Bit otimizam modelos de deep learning pra melhorar a eficiência e o desempenho.

Um novo método simplifica a seleção de dados para a verificação de segurança de veículos autônomos.

Novos métodos de atenção melhoram os modelos de transformadores em eficiência e desempenho.

Explorando como o design de recompensas influencia o aprendizado em sistemas de reforço.

Um novo gerador de pesos melhora a eficiência e a qualidade do treinamento de redes neurais.

A Atenção Elíptica melhora o foco e o desempenho em tarefas de IA.

um novo método promove equidade na identificação de linguagem tóxica direcionada entre grupos demográficos.

Este estudo analisa como os robôs podem entender usos secundários de ferramentas.

Pesquisas mostram que robôs conseguem replicar os movimentos da cabeça humana pra ter uma interação melhor.

Novos métodos melhoram a representação de imagens e a eficiência no processamento.

RPC-Attention melhora modelos de autoatenção pra ter um desempenho melhor em dados barulhentos.

Um novo método melhora a precisão do modelo em situações com desbalanceamento de classes.

Um novo método melhora a eficiência do "machine unlearning" sem prejudicar o desempenho do modelo.

Um novo método que combina as forças do Sliced e do Tree Wasserstein para análise de dados dinâmicos.

Pesquisas mostram que é complicado alinhar o processamento das máquinas com a percepção humana.

A calibração garante que as previsões estejam alinhadas com os resultados reais em várias áreas.

Descubra métodos para aprender funções de paridade, mesmo com imprecisões nos dados.

Aprenda como o aprendizado em contexto melhora os modelos preditivos usando vários conjuntos de dados.

O método SUWR melhora a clareza e a confiabilidade da seleção de características nas previsões.

Um estudo sobre a resiliência dos Graph Transformers contra ataques adversariais.

Explorando o valor de modelos aproximadamente equivariantes em aprendizado de máquina.

Um novo método melhora a eficiência do aprendizado profundo para dispositivos de borda.

Uma olhada nas inovações das MPNNs de múltiplos corpos para analisar dados de redes complexas.