Informática - Aprendizagem de máquinas

Aprenda como a destilação de conhecimento aumenta a eficiência e o desempenho das redes neurais gráficas.

O CLR-GAM melhora o aprendizado de nuvem de pontos através de mapeamento de características guiadas e aumento.

MossFormer melhora a separação de vozes, isolando efetivamente as vozes em ambientes barulhentos.

HoroSVM oferece uma classificação melhorada para dados hierárquicos usando horosferas.

Índices aprendidos melhoram a velocidade e a eficiência da busca por dados geo-textuais.

Explorando a importância da comunicação para a aprendizagem em sistemas multiagentes.

Investigando sistemas de decisão justa através de relações causais e respostas individuais.

Um método pra automatizar a rotulagem de gestos em vídeos cirúrgicos, melhorando a eficiência e a precisão.

Taylor TD melhora a estabilidade e a precisão em aprendizado por reforço ao lidar com problemas de alta variância.

Um novo método melhora as imagens de fundo de olho, ajudando no diagnóstico de doenças oculares.

Novos métodos têm como objetivo melhorar a análise de dados de alta dimensão usando técnicas estatísticas.

Uma ferramenta pra ajudar os usuários a influenciar decisões de aprendizado de máquina que afetam suas vidas.

Métodos melhorados para prever movimentos do mercado de ações usando redes neurais.

RCIG melhora a destilação de conjuntos de dados, aumentando a eficiência e a precisão no aprendizado de máquina.

Um novo conjunto de dados ajuda a prever devoluções de produtos pra melhorar as estratégias de varejo.

Um novo método melhora a forma como coletamos informações pra fazer previsões melhores.

Novos métodos melhoram as previsões usando Regressão de Kernel Ridge na educação e em outras áreas.

Combinando aprendizado federado e técnicas de privacidade para uma colaboração segura de dados de saúde.

A Inseq ajuda pesquisadores a analisar o comportamento de modelos de linguagem e identificar preconceitos.

Um novo método de aprendizado por reforço profundo melhora a eficiência do agendamento de tarefas na fabricação.

O GFlowNet-EM melhora o aprendizado com dados que têm variáveis ocultas usando métodos de amostragem inovadores.

Uma visão geral dos conceitos de aprendizado PAC e suas implicações práticas em aprendizado de máquina.

Aprenda como o algoritmo UECB melhora as decisões dos agentes em ambientes incertos.

Este estudo mostra como o deep learning pode estimar o desempenho de hardware com precisão.

Um novo framework melhora o design e a análise de circuitos sequenciais.

Acesse grandes conjuntos de dados rotulados para redes neurais de grafos.

Um método pra checar a simetria do peito em raios-X de pets pra melhorar os diagnósticos.

SpikeGPT combina Redes Neurais Espinhosas com processamento de linguagem pra ser mais eficiente em termos de energia.

Explora como a Regularização por Identificação melhora o aprendizado de máquina através de relações causais.

Aprenda como agentes avançados podem melhorar o desempenho da rede sem fio.

Novos algoritmos melhoram a eficiência dos satélites para planejamento de missões.

Novos métodos oferecem sugestões de arte melhores, entendendo as preferências dos usuários e os temas das obras.

PANACEA ajuda os usuários a verificarem informações sobre a COVID-19 com checagem de fatos e detecção de boatos.

Uma nova forma de ajudar modelos de IA a se adaptarem a imagens inesperadas.

Uma nova abordagem pra prever preços e retornos de mercado usando machine learning.

Este artigo analisa as Redes Neurais Tensor e seu uso em dados multicanais.

A Pyribs oferece uma estrutura flexível para pesquisa em otimização da diversidade de qualidade.

Esse estudo identifica prosumidores e propõe estratégias de resposta à demanda para flexibilidade energética.

Uma nova abordagem pra melhorar o aprendizado de máquina em sistemas descentralizados.

Técnicas para gerenciar a interferência em sistemas de radar e comunicação para um desempenho melhor.