Informática - Aprendizagem de máquinas

Apresentando um método inovador pra gerar gráficos diversos e realistas.

Novas técnicas melhoram a eficiência da comunicação no treinamento de modelos distribuídos.

Abordagens inovadoras pra melhorar a manuseio de dados na pesquisa biomédica.

Analisando o impacto futuro dos UAVs autônomos em missões de ataque contra alvos de alto valor.

Uma nova abordagem pra melhorar a estimativa de valor das ações em agentes de aprendizado por reforço.

Uma visão geral dos métodos para aprender estruturas de árvore gaussiana e poliatree.

Um novo método melhora a eficiência em conjuntos de dados de aprendizado de máquina.

Os robôs melhoram suas interações através de uma mistura de métodos de aprendizado.

O modelo ProFITi prevê resultados de séries temporais amostradas de forma irregular.

A MediSwift tá revolucionando o processamento de linguagem biomédica com modelos eficientes voltados pra tarefas médicas.

Explorando aplicações de transferência de aprendizado pra melhorar funções de cibersegurança e lidar com desafios de dados.

Novos algoritmos enfrentam desafios em MDPs adversariais sem precisar de conhecimento prévio sobre perdas.

Uma nova estrutura de modelo melhora a eficiência e mantém a precisão nos sistemas de recomendação.

Um olhar mais de perto sobre métodos de atribuição causal para modelos de linguagem grandes.

Uma olhada mais profunda em como fluxos baseados em acoplamento modelam distribuições de dados complexas.

Um conjunto de dados criado pra testar modelos de aprendizado de máquina sob fatores conflitantes que mudam.

Este estudo explora métodos baseados em clusters para gerar imagens melhores.

Uma nova abordagem melhora a velocidade e a precisão na previsão das propriedades de cristais usando aprendizado de máquina.

Explorando como redes neurais conseguem prever com precisão dados que nunca viram antes.

Essa técnica inovadora facilita a edição de imagens para vários usuários.

Um novo método para amostragem de dados eficaz de distribuições complexas.

Um novo método pra melhorar modelos de linguagem apesar do feedback humano bagunçado.

Esse artigo fala sobre como melhorar previsões usando interpolação fractal em modelos de machine learning.

Estudo questiona a necessidade de representações desconectadas para tarefas de raciocínio visual abstrato.

Novo método melhora a análise de dados gráficos através da difusão não linear de feixes.

Um novo método melhora o aprendizado de máquina ao combinar regras lógicas com aprendizado profundo.

Um método pra conectar redes neurais com raciocínio simbólico pra ter um desempenho melhor.

Apresentando um método pra melhorar previsões em ambientes de dados de gráfico que mudam.

Um olhar sobre como a análise de dados pode manter a privacidade individual.

Pesquisas mostram que métodos de regularização gerais melhoram o desempenho de agentes de RL off-policy em várias tarefas.

Um novo método melhora o foco do modelo em características importantes durante a classificação de imagens.

SyllabusQA oferece uma visão sobre perguntas automáticas em educação.

Usando perdas aproximadas e saída antecipada pra otimizar o tempo de treino dos modelos.

Analisando os perigos de privacidade em Aprendizado Federado e modelos de linguagem grandes.

Este artigo explora um método para estabilizar modelos generativos usando dados sintéticos.

Um jeito de tirar habilidades indesejadas de modelos de linguagem enquanto mantém as funções essenciais intactas.

Novos métodos melhoram a tomada de decisão para vários agentes em ambientes incertos.

O SceneCraft cria cenas 3D a partir de texto, tornando o design mais fácil e eficiente.

AcME-AD melhora a interpretabilidade em modelos de detecção de anomalias pra tomar decisões melhores.

Analisando como redes neurais gráficas preveem dados não vistos de forma eficaz.