Informática - Aprendizagem de máquinas

OVeNet melhora a classificação de imagens em nível de pixel usando relacionamentos entre pixels vizinhos.

Descubra como os STGNNs transformam dados urbanos em insights práticos.

Explore como a atribuição sequencial de probabilidade ajuda em previsões precisas em várias áreas.

Usar dados antigos pra criar estratégias de controle eficazes pra sistemas complexos.

A pesquisa junta aprendizado de máquina e conhecimento de especialistas pra ajudar na repatriação.

Explore as Máquinas de Tsetlin e suas aplicações em tarefas de classificação.

Prevendo o comportamento dos motoristas pra interações mais seguras nas interseções.

Explorando métodos de aprendizado federado que usam dados não rotulados pra melhorar a privacidade e o desempenho.

Um olhar sobre o papel do Beta-VAE na aprendizagem de representação de dados.

Pesquisas mostram que métodos de deep learning podem ajudar a diagnosticar a SOP.

Apresentando o ActiveFT, um jeito eficiente de escolher amostras na afinação ativa.

Explorando métodos pra melhorar previsões de Random Forest em estudos espaciais.

O FlexNeRF melhora a renderização de imagens a partir de visões limitadas de humanos em movimento.

Apresentando o MGTBench pra melhorar os métodos de detecção de texto gerado por máquina.

Modelos inovadores visam melhorar o monitoramento de crises e o cuidado com os pacientes.

Explorando como a simetria melhora o desempenho das redes neurais em várias tarefas.

Novos algoritmos melhoram a eficiência de aprendizado em tarefas de imitação usando distribuições de estado de especialistas.

Descubra como a transferência de aprendizado guiada torna o aprendizado de máquina mais eficiente.

Uma olhada em como os estimadores TOMC melhoram os métodos de avaliação de políticas.

Aprenda como a poda melhora a eficiência e o desempenho de redes neurais.

Explore como métricas adaptativas melhoram o aprendizado de máquina com matrizes SPD.

Usando grafos de conhecimento pra melhorar o raciocínio em línguas de baixo recurso.

As empresas de investimento estão usando aprendizado de máquina para estratégias de trading no mercado futuro da China.

Uma nova abordagem melhora a eficiência em modelos de linguagem de IA.

Este artigo apresenta um modelo pra melhorar o uso de energia em microredes.

Descubra como os modelos de difusão estão mudando a geração de música para compositores.

Um olhar sobre o aprendizado contrastivo e suas implicações para o aprendizado de máquina.

O BlackVIP permite que os usuários adaptem modelos sem acesso direto aos parâmetros.

Este estudo apresenta uma abordagem de base dupla para a escalagem multidimensional clássica, visando uma visualização de dados mais clara.

Koala simplifica a análise dos dados de pré-treinamento para Modelos de Linguagem Grandes.

Métodos para reduzir a necessidade de dados em deep learning enquanto mantém o desempenho do modelo.

Uma nova abordagem melhora o aprendizado de máquina ao integrar grupos de Lie em métodos bayesianos.

Aprenda como a agregação de recursos melhora o desempenho e a interpretabilidade do modelo.

Um olhar sobre como partículas ativas encontram seu caminho em ambientes complexos.

O framework CeFlow melhora explicações contrafactuais com rapidez e consistência.

Um método pra melhorar as estimativas das propriedades dos tecidos usando aprendizado de máquina em RM quantitiva.

Um novo método melhora a eficiência na tomada de decisões entre múltiplos agentes.

Um jeito de garantir previsões justas sem perder a precisão em várias aplicações.

Usando splines quânticos pra melhorar funções de ativação na IA.

Uma nova maneira de identificar comportamentos estranhos em interações de rede.