Informática - Aprendizagem de máquinas

Descubra como os Leaky ResNets melhoram as técnicas de deep learning.

Um novo método melhora a reparação de código para linguagens de programação pouco usadas.

A pesquisa explora a análise de vídeo como uma ferramenta para a detecção precoce da doença de Parkinson.

Descubra o potencial da modulação baseada em referência na arte digital.

Esse trabalho melhora a privacidade na difusão de grafo enquanto mantém a utilidade dos dados.

Dados sintéticos ajudam na análise de sobrevivência gerando conjuntos de dados realistas para uma modelagem melhor.

Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra melhorar a detecção de sinais em sistemas de comunicação.

Explorando como os Transformers classificam dados através de informações contextuais.

Melhorando o MMDenseNet pra separar música de forma rápida e eficiente.

Aprenda sobre FTFIs e como eles impactam as estruturas de dados em árvore no aprendizado de máquina.

Um novo método simplifica a escolha de variáveis em grandes conjuntos de dados.

Uma olhada nos desafios e métodos de injetividade em camadas ReLU dentro de redes neurais.

Um método pra melhorar a coleta de dados pra sistemas que mudam com o tempo.

Agentes melhoram a adaptabilidade e a eficiência usando modelos abstratos para planejar e aprender.

A pesquisa avança métodos para navegação de robôs mais segura usando técnicas de estimativa de incerteza.

Um novo framework melhora a eficiência de aprendizado em sistemas multiagente por meio de modelagem de mundo inovadora.

Novo framework mistura recompensas e limites em aprendizado por reforço.

Uma nova medida de dissimilaridade melhora o aprendizado por transferência em distribuições de dados variadas.

Explorando como os sinks de atenção impactam o desempenho dos modelos de linguagem e apresentando uma técnica de calibração.

Um novo framework melhora como os grandes modelos de linguagem podem funcionar em dispositivos de borda.

Uma nova abordagem modular melhora a inferência variacional em linguagens de programação probabilística.

Analisando o desempenho dos modelos de IA em problemas de matemática para crianças revela lacunas significativas.

Este artigo analisa como a transferência de conhecimento melhora a precisão de modelos generativos.

Explorando como a IA tá mudando o cenário das energias renováveis pra ter mais eficiência.

Analisando a necessidade de melhores regras para IA na saúde.

Novo framework melhora a modelagem de sistemas físicos complexos usando simetria discreta.

Métodos para reduzir o uso de memória durante o ajuste fino de modelos grandes.

Aprenda como a privacidade diferencial protege os dados individuais enquanto permite uma análise útil.

Uma plataforma padronizada pra testar algoritmos de aprendizado no controle de fronteira de equações diferenciais parciais.

Um novo algoritmo melhora a estimativa de frequência e a identificação de pesados nos redes.

Um novo método melhora a eficiência do aprendizado dos robôs através de uma melhor interação humana.

Esse artigo analisa como certos neurônios afetam a incerteza nas previsões de modelos de linguagem.

Esse artigo apresenta um método pra avaliar modelos de linguagem em vários prompts.

Apresentando o DARE, um método pra melhorar o aprendizado de máquina sem esquecer o conhecimento antigo.

Pesquisadores melhoram modelos de difusão com modelos de consistência mais rápidos, mantendo a qualidade.

Nova abordagem melhora a tomada de decisão ao fornecer mudanças de entrada confiáveis.

Um novo conjunto de dados avalia o desempenho de LLM na resolução de desafios relacionados a gráficos.

Uma nova estrutura melhora as técnicas de geração de grafos moleculares para descoberta de medicamentos.

Novos métodos aprimoram as habilidades de raciocínio em modelos de linguagem pra melhorar o desempenho nas tarefas.

O TimeAutoDiff oferece novas soluções pra criar dados sintéticos de séries temporais realistas.