Informática - Aprendizagem de máquinas

Um novo método para adaptar modelos a dados de séries temporais sem acesso à fonte.

Analisando como o feedback humano molda os sistemas de recompensa na tomada de decisões.

Este estudo revela as vantagens do SGD em robustez em comparação com métodos de treinamento adaptativos.

O SimMatchV2 melhora a precisão da classificação de imagens usando menos exemplos rotulados.

Esse artigo fala sobre métodos pra melhorar a conclusão de grafos de conhecimento usando GNNs e abordagens baseadas em regras.

Pesquisas mostram que dá pra prever a idade usando exames de ressonância magnética do corpo inteiro.

Novas defesas têm o objetivo de proteger modelos de aprendizado de máquina de ataques de dados prejudiciais.

Um novo algoritmo melhora a seleção de modelos em ambientes incertos.

Novas técnicas em IA estão melhorando a qualidade das imagens sintéticas e a eficiência de geração.

Um novo método melhora o treinamento e a estabilidade das Redes Adversariais Generativas.

Esse artigo fala sobre Redes de Fluxo Bayesiana e como elas são eficazes na geração de dados.

Pesquisadores melhoram a análise de EEG usando modelos baseados em conceitos pra ter uma visão melhor da atividade cerebral.

S2PGNN melhora a adaptação de GNNs a dados rotulados.

Um novo método reduz etapas na geração de texto para imagem pra resultados mais rápidos.

Pesquisas usam dados de smartphones pra analisar padrões de movimento diários.

Novo método melhora o reconhecimento de fala usando só dados de áudio brutos.

Ada-QPacknet combina poda adaptativa e quantização para um aprendizado contínuo eficaz.

Este estudo analisa novos métodos para simplificar textos em espanhol pra facilitar a compreensão.

O FeatGeNN inova na geração de recursos, melhorando a performance de modelos de machine learning.

Explorando grandes modelos de linguagem como ferramentas para detectar condições de corrida em programação.

Novas técnicas melhoram a confiabilidade das ferramentas de imagem médica contra alterações de dados prejudiciais.

Uma olhada nas máquinas de recompensa ômega-regulares para melhorar o aprendizado de IA.

Abordagem inovadora usa imagens sintéticas pra melhorar a detecção de tumores cerebrais.

Pesquisas mostram como atrasos atrapalham algoritmos em tarefas de otimização min-max.

Um novo método pra detectar defeitos em materiais compósitos usando aprendizado não supervisionado.

Uma nova abordagem melhora a precisão e a eficiência do reconhecimento facial para rostos conhecidos e desconhecidos.

MEB enfrenta contextos barulhentos na tomada de decisão pra ter recompensas melhores.

Um novo método personaliza previsões de veículos pra melhorar a segurança e a assistência ao motorista.

Um novo método melhora a estimativa de densidade para análise de dados complexos.

Explorando o uso de FPGAs na análise de sinais do coração pra melhorar o diagnóstico.

Um novo ataque mostra riscos para a segurança dos dados dos pacientes em sistemas de aprendizado federado.

O método MORE melhora a eficiência da multi-classificação quântica com menos recursos.

A pesquisa melhora algoritmos pra identificar pacientes parecidos usando códigos ICD.

Explore como FCNs e CNNs diferem em aprendizado de recursos e desempenho.

Um novo método automatiza a geração de malhas para CFD, melhorando a velocidade e a precisão.

Investigando como o aprendizado por reforço pode melhorar o controle magnético de tokamaks.

Aprenda como a tecnologia SAR ajuda a acompanhar mudanças na cobertura e uso da terra de forma eficaz.

Novo modelo melhora as recomendações, resolvendo problemas de cold-start e aproveitando as características de usuários e itens.

Novas descobertas sobre sistemas cardiovasculares melhoram as abordagens de tratamento para doenças do coração.

Um novo método melhora a participação de UAVs em aprendizado federado enquanto protege a privacidade.