Informática - Aprendizagem de máquinas

Abordagem inovadora melhora a detecção de falhas em satélites sem precisar de muitos dados rotulados.

Essa pesquisa analisa a eficácia do Random Forest na detecção de anomalias na rede.

Novo método melhora a eficiência na compressão de imagem sem perda para imagens binárias.

Novos métodos usam redes neurais pra lidar com equações fracionárias no tempo de forma eficaz.

Descubra como a pré-processamento de dados melhora as previsões de resultados de saúde críticos.

Este artigo propõe um método pra converter ICL em pesos de modelo pra melhorar o desempenho.

Dy-DCA melhora a qualidade do vídeo e a eficiência para dispositivos móveis.

Esse artigo fala sobre novas abordagens pra melhorar as previsões em reações químicas usando tecnologia.

O BlackVIP permite o uso eficiente de modelos de IA sem acessar suas partes internas.

Um estudo sobre como usar aprendizado de máquina pra prever eventos de prótons solares de forma eficaz.

Um novo método melhora o aprendizado auto-supervisionado ao adicionar um componente de memória.

Esse artigo apresenta um método pra identificar e gerenciar memes prejudiciais de forma eficaz.

Um estudo sobre as capacidades de aprendizado de grandes modelos de linguagem em tarefas de aritmética modular.

Novo método ESQA usa modelos de linguagem grandes para análise de sequência de eventos.

Frameworks de teste melhoram a confiabilidade dos modelos de linguagem pra dar respostas confiáveis.

A estrutura ITEM melhora o treinamento e a avaliação de GNNs para recomendações melhores.

Uma nova abordagem usa transformers pra melhorar a eficiência e flexibilidade na resolução de PDEs.

Um olhar sobre métodos para estimar efeitos de tratamento usando dados do mundo real.

Um novo design de camada convolucional reduz parâmetros e melhora a interpretabilidade em modelos de IA.

Nova ferramenta de IA ajuda veterinários a diagnosticar problemas cardíacos em cães.

Aprenda como os coresets melhoram a eficiência na análise de regressão múltipla.

Apresentando os conjuntos de dados MERGE pra melhorar a classificação de emoções na música.

O GENTLE avança o aprendizado de máquina ao aprender de forma eficaz distribuições condicionais a partir de dados limitados.

Este artigo explora soluções para o oversmoothing em redes neurais de grafo, focando nas GCNs.

Esse estudo explora como o aprendizado de representação ajuda os robôs a se adaptarem a ambientes em mudança.

Estudo revela como o ambiente afeta as estratégias de navegação em agentes artificiais e humanos.

Esse método melhora a eficiência da comunicação no aprendizado federado enquanto preserva a privacidade dos dados.

Explora como o tamanho do lote afeta o treinamento de modelos de aprendizado de máquina.

Aprenda como controladores PI melhoram a otimização com restrições em aprendizado de máquina.

Um novo método pra ajustar modelos de linguagem de forma eficiente com menos parâmetros.

Esse trabalho apresenta métodos para identificar e estimar efeitos causais em modelos complexos.

Um novo operador de pooling usando curvatura de Ricci melhora o aprendizado de gráficos.

Um novo método melhora a amostragem multimodal em aprendizado de máquina.

Um método novo usando redes neurais pra resolver equações diferenciais parciais complexas de forma eficiente.

Apresentando estimadores pra entender melhor as contribuições das características na regressão.

A PEER revoluciona a eficiência dos modelos usando pequenos especialistas adaptáveis pra processamento de linguagem natural.

As preocupações aumentam sobre ataques por trás das cortinas em modelos de linguagem, afetando a segurança e a confiabilidade.

Um método pra calcular médias mantendo os dados dos nós privados.

SineKAN oferece mais rapidez e desempenho usando funções seno em redes neurais.

Uma nova ferramenta ajuda a estudar o comportamento de fluidos em condições de choque usando aprendizado de máquina.