Informática - Aprendizagem de máquinas

Abordagem inovadora usando redes neurais pra estabilizar sistemas de PDE de forma eficiente.

Explorando os comportamentos dos neutrinos durante supernovas e os efeitos da conversão de sabor deles.

A DiNAS oferece uma nova maneira de criar redes neurais de alto desempenho rapidamente.

Novas descobertas desafiam a ideia de que a robustez da classificação e da explicação estão ligadas.

Esse artigo analisa como redes neurais melhoram previsões com pesos iniciais pequenos.

Abordando a superestimação de valor e o viés de primazia pra melhorar o desempenho do agente.

APRICOT aumenta a confiança em modelos de linguagem medindo a certeza das respostas de forma precisa.

A DiffRed junta técnicas pra simplificar a análise de dados e melhorar os resultados.

Um novo método melhora a precisão nas recomendações de tópicos para projetos de software.

Um método adaptável pra proteger a privacidade em aplicativos inteligentes usando aprendizado por reforço.

Um novo método melhora a precisão das previsões usando grandes modelos de linguagem.

Um novo framework pra melhorar o aprendizado em Aprendizado Federado Incremental enquanto garante a privacidade dos dados.

Aprenda como o GKEDM melhora o desempenho das Redes Neurais Convolucionais de Grafos.

Analisando modelos pra prever os preços da eletricidade no mercado de balanceamento que tá sempre mudando.

GOMs melhoram a adaptabilidade e a tomada de decisão dos agentes através da modelagem de resultados a longo prazo.

Esse artigo fala sobre o impacto dos erros de rotulagem humana no SCL e uma nova solução.

Este estudo revela métodos para detectar lacunas incomuns nos dados de movimento de objetos.

Explorando os riscos de privacidade relacionados a ataques de inferência de membros em aprendizado de máquina.

Analisando como a largura da rede impacta a retenção de conhecimento durante tarefas de aprendizado sequencial.

Analisando o soft Q-learning pra tomar decisões eficazes em ambientes incertos.

O método ParaTAA acelera muito a criação de imagens sem perder qualidade.

Esse artigo examina como os preconceitos influenciam os julgamentos sobre as manchetes de notícias.

Uma nova abordagem pra filtrar sistemas complexos usando Modelos de PSD Gaussiano.

Apresentando o Aprendizado de Transferência Não Paramétrico pra ter uma melhor adaptação em mudanças de dados.

Um novo método pra análise de dados de forma eficiente, mesmo com os outliers.

A tecnologia de radar turbina os sistemas de comunicação pra conectar os veículos em tempo real.

Um método pra melhorar a justiça em modelos de aprendizado de máquina pra tarefas de imagem e texto.

Uma nova abordagem pra melhorar a eficiência de inferência de CPU em modelos de aprendizado de máquina.

REMO melhora a compreensão molecular através de um aprendizado inovador baseado em reações.

Esse trabalho analisa o desempenho de transformers simplificados em tarefas de previsão.

Analisando como as áreas urbanas promovem sobreposições de comunidade e interações sociais.

Um novo método melhora a eficiência de resolver PDEs com aprendizado profundo.

Esse artigo fala sobre treinamento adversarial para classificadores quânticos de aprendizado de máquina robustos.

Um novo método melhora a eficiência de DNN em dispositivos com recursos limitados.

Um estudo sobre como combinar grafos de conhecimento e raciocínio contrafactual em IA.

Explorando os princípios e a importância do uso ético da IA.

Um novo método estima a taxa respiratória usando sensores de smartwatch para um monitoramento de saúde melhor.

Explorando os avanços na tecnologia sem fio e estratégias de alocação de recursos.

Explorando como o aprendizado de crianças pequenas pode melhorar as técnicas de aprendizado por reforço.

Analisando como o barulho nos dados de pré-treinamento afeta o desempenho do modelo.