Informática - Aprendizagem de máquinas

Um novo método melhora a previsão de links ao lidar com dados barulhentos e incompletos.

Apresentando o TrainlessGNN pra rotulagem de nós mais rápida em TAGs sem os métodos tradicionais de treinamento.

Esse artigo analisa os benefícios do aprendizado com várias amostras em modelos de linguagem.

Uma nova abordagem pra detectar fraudes nos mercados financeiros usando aprendizado de máquina e a opinião de especialistas.

Um estudo destaca a dependência do CLIP em características espúrias no reconhecimento de imagens.

Um olhar sobre como os algoritmos podem respeitar os pedidos de exclusão de dados enquanto mantêm a eficiência.

Um novo método melhora a repetição de memória pra aprendizado de grafos enquanto garante a privacidade.

Combinar insights humanos com métodos bayesianos melhora os resultados da otimização em engenharia.

Esse artigo destaca novos métodos para calcular derivadas em funções não suaves que são relevantes para aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem melhora a simulação de aprendizado profundo no design de hardware.

Uma visão geral de prompting e prefix-tuning em modelos de transformadores.

Uma nova abordagem para recomendações de cursos educacionais focada nas habilidades do mercado de trabalho.

O MathWriting dá um gás na pesquisa em reconhecer expressões matemáticas manuscritas com amostras diversas.

Uma nova abordagem melhora a comparação de diagramas de persistência para análise de dados.

Um novo método pra criar objetos 3D usando programas de forma e renderização diferenciável.

Uma nova abordagem de aprendizado de máquina melhora a Informação de Controle de Uplink pra uma comunicação móvel melhor.

Um jeito de adaptar modelos de aprendizado de máquina sem precisar dos dados de origem.

Recursos diversos melhoram a capacidade dos modelos de identificar novas categorias de dados de forma eficaz.

Este artigo fala sobre aprendizado de operadores e seu papel em aproximar modelos complexos.

Um novo conjunto de dados melhora a detecção de anomalias para a manutenção e performance de turbinas eólicas.

AID usa LLMs e testes diferenciais pra melhorar a detecção de bugs em software.

O RS3L melhora o treinamento de modelos usando técnicas de re-simulação em física de altas energias.

Este estudo compara modelos quânticos com os clássicos, revelando insights importantes.

Novo modelo melhora o aprendizado de máquina separando dados complexos em partes mais simples.

Duas técnicas inovadoras melhoram o controle da dinâmica de grupo em diferentes situações.

Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra prever novos materiais pra aplicações avançadas.

Transformadores de visão melhoram a análise de imagem em pesquisas científicas.

Aumentando intervalos de confiança pro DeepONet usando métodos de predição conformal dividida.

Aprenda como a atribuição de características funciona em processos gaussianos para previsões de modelo mais claras.

Uma nova ferramenta tem como objetivo tornar os contratos legais mais fáceis de ler.

O TREACLE ajuda os usuários a escolher os melhores modelos de linguagem dentro do orçamento e dos prazos.

Novos métodos combinam dados de ECG e relatórios clínicos pra um diagnóstico melhor das condições do coração.

RLLC melhora os otimizadores tradicionais usando unidades de memória pra ter um desempenho melhor.

Um olhar claro sobre como as árvores de função ajudam na análise de dados.

Analisando como a quantização pode melhorar o desempenho e a generalização de redes neurais.

Explorando como modelos de transformador melhoram as previsões de propriedades moleculares em várias áreas.

Um estudo sobre como melhorar a comunicação no aprendizado federado pra ter um desempenho melhor dos modelos.

Um estudo sobre bandidos de duelo não estacionários e suas dinâmicas de aprendizado.

Aprenda como as distâncias estatísticas avaliam o desempenho de modelos generativos em várias áreas.

Um novo método melhora o aprendizado de agentes de RL através de recompensas estruturadas.