Informática - Aprendizagem de máquinas

Uma nova estrutura melhora a eficiência de aprendizado em aprendizado por reforço visual.

Novos métodos melhoram como as ferramentas são escolhidas para modelos de linguagem.

Usando machine learning avançado pra melhorar a detecção de defeitos em esgoto de forma eficiente.

Novos métodos melhoram a detecção de bugs em sistemas distribuídos usando técnicas de aprendizado por reforço.

Este artigo fala sobre a conexão entre RvNNs e Transformers através de CRvNN e NDR.

Um estudo sobre algoritmos de otimização confiáveis com métricas de desempenho comprovadas.

ERFSL simplifica a criação de funções de recompensa usando grandes modelos de linguagem.

Examinando os desafios de eficiência e latência dos modelos SMoE no processamento de linguagem.

Um novo modelo melhora o processamento de linguagem ao focar na representação da entrada.

Uma nova abordagem melhora os métodos de ator-crítico em aprendizado por reforço.

Novos métodos melhoram a eficiência no transporte de recursos com custos mais baixos.

RTUs melhoram a eficiência e a adaptabilidade em tarefas de aprendizado sequencial e controle.

FinePseudo melhora o reconhecimento de ações detalhadas usando menos exemplos rotulados.

Uma olhada em como os jogadores adaptam estratégias em cenários competitivos.

Uma nova abordagem melhora o alinhamento de vídeos em grandes conjuntos de dados.

Um novo método melhora a segurança do aprendizado federado combatendo ataques bizantinos de forma eficaz.

Uma nova abordagem pra melhorar o desempenho de redes neurais usando técnicas de codificação de apagamento.

Uma nova abordagem pra encontrar EDOs usando técnicas de coleta ativa de dados.

Um método pra classificar dados de séries temporais complexos usando análise espectral.

Explorando técnicas de machine learning pra uma partição eficiente de design VLSI.

Identificando características únicas do código produzido pelo Claude 3 usando aprendizado de máquina.

O CHESS melhora a eficiência dos modelos de linguagem enquanto mantém o desempenho em dispositivos com recursos limitados.

Um novo conjunto de dados tem como objetivo acompanhar as mudanças costeiras na Irlanda com precisão.

Analisar dados de séries temporais ajuda a tomar decisões melhores em várias áreas.

Este artigo analisa como a dimensão intrínseca influencia o desempenho de redes neurais em diferentes tipos de imagem.

Novos métodos melhoram a compreensão das decisões de aprendizado profundo na análise de séries temporais.

Um novo método de IA simplifica a criação de layout de chip com menos recursos.

Um novo método melhora a detecção de doenças raras usando exemplos sintéticos.

Uma nova perspectiva simplifica redes neurais por meio de operações lineares e sistemas dinâmicos.

Um novo método revela informações sobre erros de previsão e complexidade do modelo.

Analisando novos métodos pra melhorar a eficiência e a segurança das redes neurais.

Novos métodos melhoram a exploração segura em sistemas de aprendizado por reforço.

Abordagem inovadora pra melhorar modelos de difusão sem complicar as ajustes.

Novo método melhora a eficiência dos modelos de linguagem grandes ao focar em informações relevantes.

Esse artigo explora o impacto dos ataques em modelos de aprendizado de máquina e as estratégias de defesa.

O Logit Scaling melhora a detecção de dados fora da distribuição sem precisar de dados de treino.

A AGRO oferece um novo método para planejamento eficiente em ambientes incertos.

Explore como a tecnologia prevê resultados e ajuda na tomada de decisões.

Estudo avalia a criação e a análise de imagens de satélite sintéticas.

Uma nova abordagem bayesiana melhora a modelagem de sistemas complexos e suas dinâmicas.