Informática - Aprendizagem de máquinas

Explorando métodos quânticos pra melhorar a tomada de decisão em aprendizado por reforço.

Examinando os efeitos da IA nas decisões dos árbitros de tênis.

Um novo método melhora a eficiência do reconhecimento de fala usando adaptação de baixo rank.

Distribuição de Layouts de Bordas melhora o desempenho de GNNs ao amostrar estruturas de grafos diversas.

Pesquisa sobre como o viés indutivo afeta o desempenho do modelo Transformer.

Uma nova abordagem pra melhorar as previsões em aprendizado de grafos temporais.

Esse artigo fala sobre mudanças na distribuição e desafios no aprendizado de grafos.

Uma visão geral dos modelos de difusão e seu impacto na IA generativa.

Pesquisas mostram maneiras mais amplas de dar direções usando conhecimento espacial.

Analisando o papel da gestão de energia no crescimento da mobilidade elétrica e o impacto da IA.

Esse artigo explora como os algoritmos de aprendizado de máquina aprendem e aplicam conhecimento a novos dados.

Um novo método melhora a precisão da geração de imagens usando modelos de visão e linguagem.

Explorando novas maneiras de melhorar modelos de difusão na geração de amostras de distribuições complexas.

Um método pra melhorar o desempenho de GAN usando dados desbalanceados.

Explorando os riscos de privacidade e segurança ligados aos Modelos de Linguagem Grandes.

A Craftax oferece um ambiente desafiador pra testar algoritmos de RL de maneira eficiente.

Esse artigo explora os desafios de otimização nos Transformers e a eficácia do Adam em comparação ao SGD.

Um novo algoritmo melhora o aprendizado de relações complexas entre variáveis usando MAGs.

O CARTE simplifica a análise de dados tabulares com redes neurais que levam em conta o contexto.

Um método pra melhorar a qualidade das respostas em modelos de linguagem usando feedback.

Este artigo fala sobre métodos pra lidar com dados barulhentos pra ter resultados melhores em deep learning.

Analisando como processos Hawkes marcados esclarecem as interações de eventos ao longo do tempo.

FedUV melhora o desempenho do modelo em aprendizado federado com dados não IID.

Este estudo explora como o aprendizado profundo pode aprender integrais e regras básicas de integração.

Um método novo pra lidar com desafios complexos de otimização usando estratégias baseadas em dados.

Um novo método melhora as estratégias de exploração para agentes em tarefas complexas.

Um novo método ajuda os robôs a interpretar comandos humanos de forma mais eficaz.

Uma nova visão sobre como encontrar ameaças escondidas no design de hardware.

Descubra como a IA transforma as estratégias de investimento pra ter melhores retornos e menos riscos.

Um novo algoritmo de aprendizado pra agentes em cenários multi-jogador restritos.

Explorando a conexão entre matrizes de peso e aprendizado de características em redes neurais.

Estudo revela desafios e avanços na memória de chatbots durante diálogos longos.

WildECG oferece novas ideias sobre análise de dados de ECG pra uma melhor gestão da saúde do coração.

Um novo método melhora a análise de fluxos granulares usando técnicas de aprendizado de máquina.

Aprenda como a quantização de rede torna os modelos mais eficientes para dispositivos com recursos limitados.

Uma nova abordagem pra estimar os efeitos do tratamento levando em conta a incerteza individual.

Um estudo avaliando vários métodos para interpretar neurônios de modelos de linguagem.

DiscDiff melhora a geração de sequências de DNA usando técnicas avançadas de aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem lida com rótulos bagunçados em modelos de aprendizado de máquina.

Pesquisas mostram que a aplicação de taxa de aprendizado eficaz vai de modelos pequenos pra modelos grandes.