O Efeito Rashomon revela vários modelos eficazes em aprendizado de máquina.
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Informática - Aprendizagem de máquinas
RSSARMT melhora a memória da IA e o processamento de sequências longas.
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Uma nova forma de analisar redes de deslocamento sob condições de estresse.
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Um método novo de desfoque de imagem melhora a qualidade sem precisar de muitos dados.
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Uma nova abordagem pra melhorar a tomada de decisão em aprendizado por reforço.
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Explorando algoritmos de Cobertura Submodular Justa para tomadas de decisão justas em aprendizado de máquina.
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Avaliar quantização e poda pra otimizar modelos de DRL com recursos limitados.
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Explorando como as redes neurais usam seus pesos aprendidos de forma eficaz.
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Este estudo analisa métodos de marca d'água para texto gerado por máquinas e a eficácia deles contra ataques de remoção.
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Um novo método melhora o desempenho dos modelos de linguagem em problemas complexos.
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Uma olhada em usar menos medições pra uma recuperação de sinal melhor.
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O XQSV tem como objetivo replicar a jogabilidade parecida com a humana no Xadrez Chinês.
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NeuralSCF combina aprendizado de máquina com DFT pra uma análise de estrutura eletrônica mais eficiente.
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Esse artigo apresenta uma nova abordagem usando Treinamento em Tempo de Teste pra melhorar o desempenho de RNN.
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Um método pra aumentar a eficiência do modelo em aprendizado de máquina com estratégias de poda eficazes.
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Descubra como modelos de linguagem grandes podem otimizar redes de satélite, aéreas e terrestres.
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Um método pra melhorar a detecção de deepfake de áudio através de aumento de dados.
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Uma nova método pra avaliar a qualidade das histórias contadas por máquinas foi apresentado.
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Uma abordagem nova para sistemas descentralizados que melhora a colaboração e a tomada de decisão entre os agentes.
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Um novo método melhora a descoberta de partes em imagens usando transformers.
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Este artigo fala sobre estruturas em gráficos e apresenta a centralidade relativa para uma análise melhor.
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Explore o impacto de dados fora da distribuição no desempenho de aprendizado de máquina.
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Uma olhada na eficiência do GPT e do RETRO em adaptar modelos de linguagem com PEFT e RAG.
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A tecnologia GNN e RL melhora a eficiência e a adaptabilidade nas operações da rede elétrica.
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LayerShuffle melhora a robustez das redes neurais ao permitir uma execução flexível das camadas.
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O RealMLP melhora a eficiência do aprendizado de máquina na análise de dados tabulares.
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Um novo método melhora a descoberta molecular usando algoritmos evolutivos e modelos de linguagem.
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Uma nova maneira de melhorar a modelagem de nuvem de pontos foi proposta.
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Um novo método melhora a eficiência do treinamento para equações complexas usando escalonamento variável.
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Aprenda como a redução de dimensionalidade ajuda os cientistas a analisar dados biológicos.
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AFIND+ melhora o aprendizado federado descentralizado otimizando a seleção de vizinhos e a agregação de atualizações.
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Combinar imagens de raio-X do tórax e prontuários eletrônicos melhora a precisão do diagnóstico.
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Uma nova abordagem melhora as previsões de tráfego usando transformação wavelet e mecanismos de atenção.
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Modelos de difusão mascarada mostram potencial em modelagem generativa para texto e imagens.
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Uma estrutura pra usar modelos de linguagem direto no smartphone pra serviços seguros e personalizados.
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Uma nova abordagem pra melhorar a confiabilidade das previsões em machine learning.
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Um novo método melhora a busca por expressões matemáticas a partir de dados.
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Apresentando um novo método para redes neurais bayesianas que melhora a modelagem de incerteza.
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Explorando o potencial dos KAHMs no aprendizado federado pra melhorar a privacidade e a eficiência.
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Uma nova abordagem para classificação de formas usando técnicas baseadas em grafos.
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