Informática - Aprendizagem de máquinas

A FINC revela as forças únicas dos modelos generativos através de uma análise detalhada da frequência de amostras.

Uma nova abordagem enfrenta a segmentação de ações em vídeos longos usando transporte ótimo.

Uma nova abordagem melhora a compreensão da herança biológica ao longo das gerações.

Aprimorando Modelos de Espaço de Estado com técnicas de treino melhores pra dados de séries temporais.

Explorando os efeitos da radiação em modelos de aprendizado de máquina para aplicações espaciais.

O DIG-Mol melhora as previsões do comportamento molecular pra acelerar o desenvolvimento de medicamentos.

Métodos inovadores melhoram a precisão do rastreamento de satélites usando técnicas de aprendizado de máquina.

Um novo modelo redefine a análise de gráficos usando conjuntos de pontos pra melhorar as previsões.

Esse artigo destaca a eficácia de métodos mais simples na detecção de anomalias em dados de séries temporais.

Aprenda como o aprendizado federado mantém os dados privados enquanto melhora o aprendizado de máquina.

Um método para agentes aprenderem estratégias em jogos de campo médio com mínimo conhecimento prévio.

O BiSHop melhora o aprendizado profundo para dados tabulares com técnicas inovadoras.

Esse estudo avalia como o tamanho do modelo e a quantização impactam o desempenho do modelo de linguagem.

A pesquisa enfrenta preocupações de privacidade em modelos de linguagem através de métodos inovadores de "desaprender".

Descubra um jeito de reduzir o tamanho da rede neural sem perder performance.

Descubra como a interpolação aumenta a confiabilidade do aprendizado de máquina na ciência.

Uma nova abordagem de ator-crítico enfrenta desafios multi-objetivos em aprendizado por reforço.

Novos métodos dão uma visão mais clara das decisões algorítmicas usando explicações contrafactuais.

A pesquisa aborda o cálculo do SHAP score enquanto relaxa as suposições de independência das características.

Um estudo revela problemas de excesso de confiança em modelos de linguagem e visão de IA.

Uma olhada em como as distribuições condicionais funcionam com variáveis aleatórias Gaussiana.

Explorando métodos de aprendizado federado pra proteger a privacidade do usuário e melhorar o desempenho do modelo.

Uma olhada mais de perto nos mecanismos de autoatenção em modelos de processamento de linguagem.

Novas técnicas melhoram a eficiência e a precisão em grandes modelos de linguagem.

Um novo modelo melhora o desempenho dos transformers gerenciando a ineficiência de outliers.

Melhorando modelos de difusão adicionando LoRA às camadas de atenção pra ter imagens melhores.

Usando um modelo novo pra prever os resultados dos pacientes a partir dos Prontuários Eletrônicos de Saúde.

Modelos de memória modernos melhoram o aprendizado e os processos de recuperação da IA.

Um novo método pra ajustes rápidos de exposição da câmera usando aprendizado de reforço profundo.

Uma estrutura pra melhorar a segurança em circuitos automotivos usando aprendizado de máquina.

Aardvark Weather usa aprendizado de máquina pra fazer previsões do tempo de forma precisa e eficiente.

Usando o valor de troca pra ensinar IA a ter comportamentos seguros e eficazes a partir dos humanos.

Um novo método melhora o reconhecimento de imagens imitando os ajustes visuais humanos.

ApisTox oferece insights importantes sobre os efeitos de pesticidas nas abelhas.

Novo modelo de IA melhora a compreensão de imagens em três dimensões.

Explorando como o SAM melhora o desempenho do modelo em meio ao barulho de rótulos.

Descubra como algoritmos de warm start melhoram o desempenho usando conhecimento prévio.

Aprenda estratégias eficazes para treinamento de baixa precisão enquanto mantém a precisão do modelo.

Uma visão geral do NMF e suas aplicações em simplificar dados complexos.

Um framework que melhora o desempenho de agrupamento usando técnicas de aprendizado auto-supervisionado.