Informática - Aprendizagem de máquinas

Novo método melhora previsões de energia eólica a longo prazo usando locais de turbinas e dados climáticos.

VERTECS explora a luz cósmica antiga pra revelar a evolução de estrelas e galáxias.

Analisando como as técnicas de regularização afetam a capacidade do aprendizado de máquina de lidar com entradas desconhecidas.

AIvril melhora a geração de código RTL com checagem automática de sintaxe e verificação funcional.

Uma nova estrutura melhora a análise de dados das redes sociais para ter melhores insights dos usuários.

Um olhar sobre novos métodos para resolver desafios complexos de otimização em aprendizado de máquina.

Um novo método melhora a forma como os modelos aprendem com imagens e texto.

Passos essenciais para submeter trabalhos à conferência NeurIPS 2024.

O LOCO Edit permite edições de imagem precisas sem precisar de treinamento extra.

Novos limites de erro melhoram a confiabilidade do GPR em áreas sensíveis à segurança.

Aprenda como novos métodos melhoram o peso-ensembling em machine learning.

RoLoRA melhora o aprendizado federado com ajuste fino robusto e comunicação eficiente.

Um novo método para melhorar a precisão e eficiência da recuperação k-NN.

Pesquisando como aprender operadores e lidar com erros de forma eficaz em espaços de funções.

Um novo modelo combina processos de difusão e transformers pra melhorar a análise de séries temporais.

Uma nova abordagem melhora as previsões de sistemas dinâmicos ao incorporar memória.

Um novo método melhora a compreensão da importância das características em aprendizado de máquina.

K-Origins melhora a avaliação de cores em redes neurais pra uma análise de imagem mais top.

Descubra como os L-sistemas estocásticos simulam padrões de crescimento de plantas realistas.

NoiseAttack altera várias classes em ataques de backdoor usando padrões de ruído sutis.

Um estudo revela como modelos de linguagem esquecem habilidades de forma inconsistente entre tarefas.

Uma nova abordagem pra melhorar a precisão do modelo identificando fontes de dados de baixa qualidade.

Aprenda como as simetrias de grupos podem melhorar modelos de classificação em aprendizado de máquina.

Uma nova estrutura aumenta a eficiência do sensoriamento remoto usando técnicas inspiradas no cérebro.

Combinando imagens de tecidos e dados genéticos pra melhorar as previsões de sobrevivência ao câncer.

O CRAFT facilita a geração de conjuntos de dados sintéticos para várias tarefas com um mínimo de input do usuário.

Uma nova abordagem pra melhorar a precisão da classificação usando a teoria PAC-Bayesiana.

Novos métodos melhoram a capacidade dos robôs de agarrar objetos usando representações 3D.

Analisando como abordagens bayesianas melhoram a avaliação de desempenho estrutural por meio da quantificação de incertezas.

Um jeito de melhorar modelos personalizados sem comprometer a privacidade do usuário.

COG melhora a mistura de variáveis latentes em modelos generativos.

Um modelo de deep learning melhora a avaliação do tremor na doença de Parkinson.

Aprenda como a compressão de modelos melhora a eficiência de grandes modelos de linguagem.

Explorando como os LLMs podem identificar instâncias de dados incomuns de forma eficaz.

Métodos para melhorar a velocidade de tomada de decisão em bandidos multi-braços inquietos.

Modelos de Linguagem Grande melhoram a eficiência na avaliação de respostas médicas.

Uma nova abordagem pra melhorar o treinamento de modelos de recuperação usando redes corretoras.

Analisando como a regularização de entropia melhora a tomada de decisão em ambientes incertos.

Aprenda como dividir tarefas ajuda os robôs a treinarem de forma eficiente.

O aprendizado de espaço de estado melhora a análise de séries temporais com mais precisão e flexibilidade.