Informática - Aprendizagem de máquinas

O COBRA melhora a análise de sobrevivência com uma seleção de variáveis e integração de modelos mais eficiente.

Este artigo apresenta uma visão geométrica dos modelos de linguagem transformer.

Um jeito de lidar com preocupações de privacidade e justiça em aprendizado de máquina.

Um novo método melhora a identificação de tecidos em lâminas de biópsia ao remover artefatos.

Um método novo que usa TEEs pra proteger modelos de aprendizado de máquina em aprendizado federado.

Aprender com Drift melhora o desempenho do modelo em aprendizado federado com dados diversos.

Usando aprendizado de máquina pra melhorar a patologia digital e ter um diagnóstico de doenças mais preciso.

Esse artigo explora como as técnicas de aprendizado profundo melhoram a previsão de eventos climáticos extremos.

Avaliando a eficiência em algoritmos MARL através de métodos de comunicação e treinamento.

Técnicas quânticas podem melhorar a eficiência e o desempenho do agrupamento k-means.

Novos métodos melhoram a reconstrução de fase a partir do módulo em interações de partículas.

Esse artigo fala sobre problemas de estabilidade e precisão em modelos de deep learning.

Um novo método para otimizar DNNs para dispositivos com recursos limitados.

Um novo modelo melhora as previsões de interações medicamentosas em pacientes que tomam vários remédios.

Uma nova abordagem pra melhorar o recurso algorítmico ao longo do tempo e da concorrência.

Pesquisadores desenvolvem Alinhador Neural Latente pra entender melhor os sinais do cérebro durante tarefas de fala.

Um novo método melhora a eficiência do treinamento para Redes de Operadores Profundos.

Novos métodos melhoram o aprendizado de tarefas e a retenção em sistemas de diálogo.

Novas técnicas melhoram o aprendizado contínuo em configurações não supervisionadas.

Esse artigo fala sobre as melhorias nos métodos de pooling para transformers em aprendizado supervisionado.

Novo framework aumenta a eficiência e a precisão na modelagem de ordem reduzida.

Um jeito de dividir dados complexos em partes mais simples.

Um novo esquema integra segurança e robustez em agentes de aprendizado por reforço.

Uma olhada em como a extração de relações contextuais constrói gráficos de conhecimento.

FedDIP otimiza a comunicação em aprendizado federado através de poda dinâmica e regularização.

Um novo método para modelagem molecular eficiente respeitando as simetrias físicas.

Usar dados de texto melhora a precisão das previsões de demanda de eletricidade.

O Filtro de Pontuação de Conjunto oferece uma nova abordagem para problemas de filtragem complexos.

Combinar tomografia de estado quântico com aprendizado de máquina melhora a precisão e a eficiência.

Um método novo melhora a precisão da seleção de modelo em meio à incerteza dos dados.

Esse artigo fala sobre aprendizado profundo, classificação binária e avanços recentes.

Examinando como redes neurais representam imagens em movimento de um jeito parecido com o cérebro humano.

Um novo framework revela relações ocultas na análise de séries temporais.

Explorando a conexão entre redes residuais e equações diferenciais ordinárias neurais.

Este artigo analisa como os modelos de linguagem enfrentam tarefas complexas por meio de métodos de treinamento.

Novo codec consegue alta eficiência na transmissão de dados de nuvem de pontos.

Melhorando a análise de posts em redes sociais através da integração de texto e imagem.

Explore métodos inovadores em otimização global usando mecânica quântica.

Analisando o comportamento e as propriedades de camadas largas em redes neurais profundas.

Um jeito de melhorar os carros autônomos com um aprendizado melhor e mais respeito às regras de trânsito.