Informática - Aprendizagem de máquinas

Um olhar sobre o Descida de Espelho Alternada e seu impacto em jogos de soma zero para dois jogadores.

Novos métodos melhoram a visualização 3D de estruturas biológicas com uma estimativa de pose mais precisa.

Um estudo sobre as capacidades dos transformers em modelar os osciladores harmônicos simples.

Explorando o papel das redes tensoras em melhorar a eficiência da inferência probabilística.

Esse artigo fala sobre um novo método pra melhorar a robustez contra ataques adversariais na classificação de imagens.

Um olhar sobre métodos eficientes para estimar propriedades de estados quânticos.

Um novo conjunto de dados melhora as capacidades de previsão em redes neurais gráficas temporais.

LENNs oferecem uma nova abordagem para modelar sistemas físicos complexos de forma eficiente.

Uma nova estrutura melhora a síntese de drogas ao resolver as limitações dos métodos atuais.

Um novo algoritmo melhora as previsões ao modelar os erros de fundo de forma mais precisa.

Apresentando o modelo MSFF-QDConv pra classificar texto de forma eficiente usando técnicas quânticas.

Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra melhorar a detecção de planetas distantes.

Um novo conjunto de benchmarks ajuda a avaliar atalhos de raciocínio na inteligência artificial.

O SigDiffusion usa modelos de difusão pra gerar dados de séries temporais de forma realista.

Este artigo analisa métodos para avaliar a variância em benchmarks de avaliação de modelos de linguagem.

Uma olhada em modelos de aprendizado robustos e sua importância na segurança dos dados.

O método TACI avança a compreensão das relações causais dinâmicas em várias áreas.

Esse estudo explora recompensas híbridas em bandits contextuais lineares pra melhorar a tomada de decisão.

Avaliar o valor dos dados é fundamental pra melhorar os resultados do aprendizado de máquina.

Um olhar sobre como garantir que as tecnologias de IA sejam confiáveis e dignas de confiança.

Um novo método melhora a detecção 3D usando dados de imagem e LiDAR.

Crie visões realistas a partir de um único vídeo em movimento com a tecnologia D-NPC.

Esse estudo explora o impacto das previsões nas ações e resultados individuais.

Um novo método melhora a transparência do modelo e a confiança em áreas críticas como a saúde.

Um estudo sobre como melhorar as técnicas de extração de modelos pra segurança em deep learning.

Uma nova abordagem melhora o aprendizado a partir do espaço de pesos de redes neurais.

Uma olhada mais de perto em como os Transformers aprendem com exemplos em diferentes contextos.

Este artigo explora questões sobre como explicar modelos de aprendizado profundo para detecção de doenças em grãos.

Um novo método que melhora a eficiência da análise de dados cerebrais usando aprendizado auto supervisionado.

Uma nova abordagem para melhorar redes neurais através de camadas baseadas em regras para uma melhor integração de dados.

Um conjunto de dados pra testar conexões entre imagem e texto mostra que os modelos têm dificuldade com tarefas de texto pra imagem.

Uma exploração da estabilidade algorítmica e das limitações de teste.

Novas abordagens pra melhorar a retenção de memória na inteligência artificial.

Novo padrão avalia as capacidades de modelos de IA em ambientes clínicos reais.

Um novo método melhora a identificação de genes relacionados à restrição alimentar e ao envelhecimento.

Um olhar sobre como a predição conformal ajuda a tomar decisões com confiança.

IGL-Bench oferece ferramentas essenciais pra analisar melhor gráficos desbalanceados.

Novo método melhora a condensação de conjuntos de dados para resultados melhores em aprendizado de máquina.

TabularFM oferece uma estrutura pra melhorar modelos básicos pra dados estruturados.

Uma nova abordagem pra lidar de forma eficiente com múltiplos objetivos na hora de tomar decisões.