Informática - Aprendizagem de máquinas

Esse estudo explora modelos de deep learning pra mapear arroz de forma precisa no Butão.

Um novo método junta raciocínio baseado em texto e SQL pra melhorar as respostas de perguntas sobre tabelas.

Apresentando o BADM pra treinos mais rápidos e precisos em modelos de deep learning.

Uma ferramenta pra verificar a segurança de modelos de deep learning.

Redes Neurais Gráficas de Commute melhoram a compreensão de grafos direcionais através de insights de relacionamento mais profundos.

Este artigo analisa questões relacionadas ao treinamento e à estabilidade de redes neurais.

Um sistema que gera receitas de comida a partir de imagens de comida.

HIGHT melhora modelos de linguagem usando informações hierárquicas de dados em grafo.

Esse estudo analisa como dados visuais e textuais afetam o desempenho do modelo.

CD-T melhora a compreensão dos modelos de transformer, aumentando a interpretação e a confiança.

Aprenda como o aprendizado bayesiano melhora as previsões e lida com incertezas em aprendizado de máquina.

Um método novo melhora a precisão das estimativas de efeito do tratamento ao longo do tempo.

Um novo método pra classificar avaliações de viagens com base nas necessidades dos usuários.

A BasisN resolve os desafios do RRAM pra fazer cálculos de redes neurais profundas mais rápidos e eficientes em termos de energia.

Este artigo fala sobre métodos eficazes para melhorar a quantificação de incertezas em modelos complexos usando redes neurais.

Um novo modelo melhora as previsões ambientais ao combinar fontes de dados de forma eficaz.

DeepMoveSORT melhora a eficiência do rastreamento de objetos, especialmente em cenários de movimento complexo.

Novo método melhora o desempenho dos sistemas de ASR com diferentes sotaques através de dicionários especializados.

LEQ melhora o desempenho em tarefas de longo prazo no aprendizado por reforço offline.

Uma nova abordagem pra melhorar Redes Neurais Gráficas através da representação complexa de vértices.

Apresentando novos algoritmos para otimização bilevel eficiente em aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem para busca de arquitetura neural oferece flexibilidade e performance melhorada.

BAPO melhora modelos de linguagem enquanto mantém o conhecimento essencial e as preferências dos usuários.

Novos métodos melhoram a precisão e a eficiência nos sistemas de reconhecimento de fala.

Um novo método melhora o aprendizado contínuo em inteligência artificial com memória limitada.

AAggFF apresenta estratégias adaptativas para um desempenho equitativo de modelos em Aprendizado Federado.

Novos modelos produzem descrições de vídeo de alta qualidade de forma eficiente.

Um novo método acelera a geração de imagens sem perder qualidade.

Esse estudo foca na computação OTA pra melhorar a comunicação entre dispositivos nas redes.

Descubra como algoritmos genéticos podem aprimorar a busca por hiperparâmetros em modelos de machine learning.

ESGNN melhora a geração de grafos de cena a partir de nuvens de pontos 3D mantendo a simetria.

Ferramentas como a OxonFair ajudam a garantir a justiça nas decisões da IA.

Esse estudo explica como os transformers usam o contexto na previsão de linguagem.

Um novo método melhora a atualização dos dados para veículos inteligentes usando algoritmos inovadores.

TADPoLe treina agentes usando recompensas baseadas em texto para execução natural de tarefas.

Um olhar sobre como as tendências de volume de negociação informam estratégias financeiras.

Explorando a eficácia dos LLMs na tomada de decisões através de cenários de Dueling Bandits.

Um novo framework melhora a classificação de gráficos ao focar nas características principais.

Modelos menores de código aberto oferecem soluções eficazes para a pontuação automatizada de redações e respostas curtas.

UniFIDES facilita a resolução de equações integrais diferenciais fracionárias complexas.