Informática - Aprendizagem de máquinas

DiscoGen melhora a análise de redes regulatórias gênicas limpando dados barulhentos pra inferências melhores.

A aprendizagem de máquina melhora a detecção de sinal e a estimativa de canal em sistemas OFDM.

Analisando novos métodos pra entender embeddings de nós e sua importância.

O Aprendizado Federado oferece uma maneira de melhorar o uso de dados de saúde enquanto protege a privacidade dos pacientes.

Uma exploração do desempenho do Algoritmo de Langevin Ajustado pela Metropolis na amostragem.

Abordando o viés e melhorando a criatividade em modelos generativos.

Este estudo aborda a justiça na escolha de opções ideais entre diversas subpopulações.

Novo framework melhora as previsões de aprendizado de máquina ao incorporar insights de especialistas.

Novos métodos melhoram a coleta e análise de dados na conservação da vida selvagem e na saúde.

BSDE-Gen combina aprendizado profundo com BSDEs pra criar imagens de alta qualidade.

Analisando o impacto da homofilia e da distinguibilidade de nós na performance de GNN.

Uma olhada no progresso e métodos na classificação de séries temporais.

Esse artigo fala sobre como representações de quantis melhoram a confiabilidade dos modelos de aprendizado profundo.

Novos métodos melhoram aproximações de redes neurais gaussianas em diferentes larguras.

Estudo explora como LLMs melhoram bibliotecas de CAD e facilitam tarefas de design.

Um novo modelo melhora as previsões de absorção de gás em materiais porosos.

Um olhar sobre como distribuições estáveis impactam o desempenho de redes neurais profundas.

Um novo framework usa aprendizado de máquina pra verificar a segurança de protocolos criptográficos.

Esse artigo fala sobre processos de recompensa média e algoritmos avançados em aprendizado por reforço.

Apresentando uma ferramenta versátil que usa aprendizado por reforço para melhorar a detecção de Trojan de hardware.

Uma nova abordagem pra aumentar a resiliência do modelo contra exemplos adversariais.

Conjunto de dados inovador melhora inspeções de telhados aéreas usando aprendizado de máquina.

DiscoVars melhora a análise de dados com métodos eficazes de seleção de variáveis.

O DoE2Vec traz uma nova abordagem pra análise de problemas de otimização usando aprendizado de máquina.

Novas técnicas enfrentam falsos negativos em modelos de aprendizado de máquina na saúde.

A poda estruturada melhora modelos pré-treinados para várias tarefas com menos necessidade de computação.

Explorando métodos para as organizações compartilharem dados sensíveis enquanto protegem a privacidade.

PriorCVAE acelera a inferência bayesiana enquanto preserva os principais parâmetros do modelo.

Descubra os conceitos básicos, benefícios e desafios do aprendizado em conjunto na IA.

Um olhar sobre a eficácia dos métodos KFAC de dois níveis no treinamento de redes profundas.

Uma olhada nas complexidades do Aprendizado por Reforço Inverso.

Apresentando métodos melhorados para avaliação de dados em K-Vizinhos Mais Próximos.

Aprimorando o desempenho do modelo enquanto protege a privacidade do usuário no aprendizado federado.

Uma abordagem inovadora para criar gráficos interpretáveis através de busca algorítmica.

Um estudo sobre erros comuns em rastreamentos de pilha de ML pra ajudar os desenvolvedores.

Um estudo sobre como LDP afeta a justiça em aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem pra melhorar a classificação em redes neurais de grafos.

Novas técnicas melhoram a eficiência e robustez de DNNs para dispositivos pequenos.

Duas formas inovadoras buscam melhorar o treinamento de agentes em ambientes complexos.

Esse estudo foca em automatizar a otimização de banco de dados usando dados de desempenho anteriores.