Informática - Aprendizagem de máquinas

O GridTST melhora a previsão de séries temporais ao integrar informações temporais e variáveis.

Uma olhada nos fatores que influenciam o aprendizado em modelos de machine learning.

Esse artigo apresenta novos métodos de amostragem pra melhorar o desempenho de modelos generativos.

Um método pra verificar a segurança em carros autônomos e drones usando redes neurais.

Um novo método melhora a velocidade e a qualidade na geração de dados.

Este artigo analisa como a estrutura dos dados afeta os modelos de completamento de matrizes.

Um novo método de pontuação melhora a qualidade das anomalias sintéticas em aprendizado de máquina.

Aprenda a ajustar a decaída de peso para melhorar o desempenho do modelo no AdamW.

Um olhar sobre como comparadores ajudam a identificar discriminação algorítmica.

Esse artigo fala sobre técnicas de Deep Learning pra melhorar a detecção de fraudes em e-commerce.

Esse estudo analisa as fraquezas dos modelos SER em relação a ataques adversariais em diferentes línguas.

Uma nova abordagem melhora a eficiência em tarefas de completude de grafo de conhecimento.

DyS combina um desempenho forte com interpretabilidade para uma análise de sobrevivência eficaz.

Uma nova arquitetura resolve os desafios da aprendizagem contínua e diminui o esquecimento catastrófico.

Um novo método pra melhorar a precisão da tipagem de entidades em grafos de conhecimento.

Uma nova abordagem melhora o desempenho e a justiça no aprendizado federado.

Um estudo sobre como usar aprendizado profundo pra classificar estrelas variáveis a partir de curvas de luz.

Explorando novos modelos pra melhorar as previsões de longo prazo em vários setores.

Um novo agendador melhora a comunicação na Internet das Coisas Industrial usando aprendizado por reforço.

Um novo método melhora a eficiência de calibração para dispositivos quânticos em ambientes em mudança.

O MotionCraft cria vídeos realistas usando física sem precisar de muito treinamento.

Nós virtuais ajudam a melhorar o desempenho em redes neurais de grafos, aumentando o fluxo de informações.

Integrar informações textuais melhora a precisão nas previsões de séries temporais.

Um novo modelo propõe a divisão de receita para os donos de direitos autorais em IA generativa.

AFCM melhora o agrupamento fuzzy ajustando parâmetros e lidando com formas complexas.

NFCL combina precisão e clareza em previsões de séries temporais multivariadas.

Novos métodos enfrentam o desafio do esquecimento catastrófico no aprendizado de IA.

Uma nova abordagem melhora a classificação da carga cognitiva usando dados de fNIRS.

Um novo método melhora o tempo de resposta em modelos de linguagem grandes sem sacrificar a qualidade.

Novas arquiteturas de modelo melhoram o aprendizado de máquina através de interações avançadas de características.

O CSA-Net melhora a precisão da segmentação de imagens médicas, aumentando as capacidades de diagnóstico.

Um novo método melhora o aprendizado molecular ao considerar as relações entre átomos.

Um novo método melhora as respostas da IA aprendendo com várias fontes de feedback.

Um jeito de prevenir o uso indevido de modelos de texto pra imagem, sem deixar de lado as aplicações legais deles.

Explorando como as máquinas podem aprender umas com as outras através do aprendizado contínuo distribuído.

Este estudo analisa o comportamento dos jogadores em jogos com venda de olhos usando amostragem de Thompson.

Esse trabalho explora o papel dos LLMs em melhorar o aprendizado por reforço com modelagem de recompensa.

Um sistema analisa imagens de ecocardiografia pra identificar problemas no coração rapidinho.

Um olhar sobre como a composicionalidade conecta linguagem, pensamento e IA.

Novo método combina Go-Explore com modelos avançados pra melhorar o aprendizado de máquina.