Informática - Aprendizagem de máquinas

Um novo modelo acelera a busca por supercondutores usando aprendizado de máquina.

Explorando como a tecnologia mmWave pode melhorar a comunicação para veículos conectados.

Explorando como a profundidade da rede impacta o aprendizado e a generalização na IA.

Uma nova abordagem melhora a amostragem de dados em sistemas físicos complexos.

cDVGAN melhora dados sintéticos para ondas gravitacionais e glitches, ajudando nos métodos de detecção.

Uma nova abordagem melhora as previsões de reações químicas usando aprendizado de máquina.

Explorando métodos pra melhorar as habilidades de raciocínio em modelos de linguagem usando aprendizado por reforço.

Um novo método melhora a tomada de decisões para agentes de aprendizado por reforço.

Pesquisas mostram como mínimos planos estão relacionados a um desempenho melhor do modelo em dados não vistos.

Um olhar sobre os desafios e soluções para identificar amostras difíceis.

Autoencoders melhoram a separação hiperespectral na espectroscopia Raman para uma análise precisa.

Esse estudo explora como a consciência de topologia afeta o desempenho e a justiça das Redes Neurais Gráficas.

Investigando os efeitos do barulho no treinamento de redes neurais profundas e privacidade.

Essa pesquisa revela ameaças à privacidade em modelos de tópicos mais simples, tipo LDA.

Explorando a dinâmica do trabalho em equipe entre humanos e IA em tarefas de otimização.

Esse estudo avalia modelos para detectar anomalias em dados de séries temporais.

Um novo método melhora a precisão na previsão de interações entre proteínas e ligantes.

Uma abordagem nova pra estimar como os dados de treino impactam as previsões do modelo.

Um novo método melhora a memória pra ajudar na tomada de decisão em agentes de RL.

Explore como produtos internos melhoram a compreensão das relações em machine learning.

Apresentando um método pra avaliar a confiabilidade nas saídas de modelos de linguagem.

Métodos automatizados melhoram a eficiência ao extrair informações de Grafos de Conhecimento.

Um estudo sobre Aprendizado por Reforço Profundo Blindado para a autonomia segura de naves espaciais.

Novo método melhora a retenção de participantes em intervenções de saúde pública.

Esse artigo fala sobre métodos de privacidade para dados tabulares em modelos de linguagem grandes.

Um novo método melhora a atribuição de características em aplicações de aprendizado de máquina.

Esse estudo melhora o design do tubo de descarga usando aprendizado de máquina pra ter uma eficiência melhor na hidrelétrica.

Um novo método melhora o FQI usando log-loss pra uma eficiência de aprendizado maior.

Um guia pra usar conjuntos suaves fuzzy hesitantes em cenários complexos de tomada de decisão.

Novos métodos visam melhorar a criação de imagens humanas a partir de descrições em texto.

Aprenda a combinar os processos de evidência na análise de dados de forma eficaz.

Uma nova abordagem pra recompensar a superotimização em modelos de linguagem usando estimativa de incerteza.

O ECToNAS simplifica o processo de encontrar as melhores arquiteturas de redes neurais.

Introduzindo o hypervolume adversarial pra avaliar melhor o desempenho de modelos de deep learning.

Usando modelos de dados pra prever emergências em Edmonton e melhorar a segurança da comunidade.

Aprenda a mitigar transferências negativas em aprendizado por reforço contínuo com Reset e Distill.

Analisando os riscos e métodos de detecção de conteúdo gerado por IA.

Uma nova abordagem melhora como diferentes tipos de dados são combinados para uma análise melhor.

Novo método aumenta a precisão da previsão ao gerenciar erros ao longo do tempo.

DARL oferece novos métodos para máquinas aprenderem e criarem imagens de forma eficaz.