Um método de aprendizado ativo em duas etapas melhora a precisão do reconhecimento de voz com menos dados.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Um método pra tirar requisitos de segurança a partir de dados de comportamento do sistema.
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Um novo método melhora a compreensão das previsões de Redes Neurais Gráficas.
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ReAd melhora o trabalho em equipe dos robôs ao aprimorar os mecanismos de planejamento e feedback.
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Um novo método melhora as previsões de gráficos com estimativas de incerteza confiáveis.
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CoNHD melhora a modelagem de hipergrafos pra relacionamentos complexos com classificação dependente de arestas.
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Técnicas pra refinar dados em machine learning pra ter mais eficiência e precisão.
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Um novo método garante restauração de imagem confiável treinando redes neurais monótonas.
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Uma nova abordagem baseada em dados melhora a segurança e a eficiência na construção subterrânea.
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Um método que personaliza a esparsificação de grafos pra melhorar o desempenho de redes neurais.
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Harmonia melhora a eficiência do aprendizado de máquina em entender imagens e vídeos.
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Esse artigo fala sobre como transformadores podem melhorar tarefas de tomada de decisão em várias áreas.
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Um novo método melhora as previsões da rede ao examinar as relações entre os nós através da adjacência orbital.
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Uma estrutura flexível melhora a colocação dos dispositivos em modelos de IA pra ter um desempenho melhor.
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Novos métodos melhoram a tomada de decisão em aprendizado por reforço com restrições.
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Box-NN melhora o desempenho do modelo contra desafios adversariais com simplicidade e eficiência.
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Um novo método melhora a precisão na detecção de mudanças nos dados ao longo do tempo.
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Apresentando um mercado mais justo para prompts de geração de texto pra imagem.
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Novos métodos melhoram a confiabilidade e a eficiência em sistemas distribuídos de aprendizado de máquina.
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Esse sistema oferece um ambiente escalável pra testar agentes autônomos em aplicativos Android do dia a dia.
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Analisando problemas que distorcem as métricas de desempenho relatadas em aprendizado de máquina.
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O Cluster ComBat melhora a análise de dados médicos reduzindo o viés de forma eficiente.
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Novos métodos melhoram a precisão da imagem EIT para aplicações médicas e industriais.
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Um método que combina adaptações de baixo rank e ortogonais para modelos de IA.
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MoEUT melhora a eficiência e o desempenho dos Transformers Universais em tarefas de linguagem.
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FedSC melhora o treinamento de modelos enquanto mantém a privacidade do usuário no aprendizado federado.
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Novas técnicas melhoram a escalabilidade em aprendizado de máquina com privacidade diferencial.
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Um guia claro sobre árvores de decisão e suas aplicações no mundo real.
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Uma nova estrutura melhora a eficiência dos testes de penetração automatizados usando aprendizado por reforço.
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Materiais inovadores mostram comportamentos únicos com base nas forças aplicadas.
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Descubra como o UnitNorm melhora modelos Transformer para dados de séries temporais.
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O estudo revela como os modelos de linguagem generalizam regras a partir de dados de treinamento limitados.
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Novo método smup melhora a eficiência no treinamento de redes neurais esparsas.
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Uma nova abordagem usa dados pra simplificar a análise de sistemas complexos.
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O modelo DemoVAE tem como objetivo melhorar a análise de dados de fMRI controlando fatores demográficos.
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Analisando como a complexidade geométrica afeta o desempenho do modelo em aprendizado por transferência.
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CausalDiffAE melhora o controle sobre as características das imagens através da geração de contrafactuais.
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Esse artigo apresenta um método pra testar a independência em dados categorizados.
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