Informática - Aprendizagem de máquinas

Novos métodos melhoram a análise da atividade cerebral usando aprendizado de máquina e dados de fMRI.

O SnapFusion permite criar imagens rapidinho a partir de texto em dispositivos móveis.

Uma olhada nas principais escolhas de implementação em algoritmos de RL offline.

Um novo método melhora a qualidade dos textos gerados por máquina com um reranking eficiente.

Usando aprendizado de máquina pra melhorar a estabilidade do sistema de energia depois de perturbações.

Explorando novas maneiras de melhorar as habilidades sociais em modelos de linguagem de IA.

Explore questões principais que afetam a performance de GNN em tarefas de previsão de links.

Apresentando o BitE, um modelo que melhora a otimização de queries em bancos de dados usando aprendizado em conjunto.

MuZero combina aprendizado profundo e aprendizado por reforço pra tomar decisões mais inteligentes.

Um novo sistema melhora a qualidade da imagem juntando dados de câmera de eventos com imagens embaçadas.

Um novo conjunto de dados tem como objetivo melhorar as avaliações de detecção de OOD, eliminando a contaminação de ID.

i-Code V2 integra visão, linguagem e fala pra respostas de IA melhores.

Pesquisas mostram como Autômatos Celulares Neurais podem replicar e mutar padrões ao longo do tempo.

Um novo método pra avaliar a precisão na detecção de erros em documentos financeiros.

Ferramentas modernas melhoram autoencoders variacionais estruturados, tornando-os mais fáceis e eficazes.

Um novo método para identificar classificações erradas em modelos de aprendizado de máquina de forma eficiente.

Um novo método conecta classificação e extração de informações chave pra um processamento de documento mais eficiente.

Esse artigo fala sobre colapso de classes e supressão de características no aprendizado contrastivo.

Um estudo sobre como usar modelos avançados pra prever complicações em cirurgias.

Essa revisão analisa a resiliência do aprendizado não supervisionado a ataques adversariais.

Uma nova forma de medir a divergência de dados melhora as aplicações de aprendizado de máquina.

Uma nova função de perda melhora a velocidade e a precisão da recuperação de imagens.

Este artigo fala sobre usar transferência de aprendizado de representação para treinar modelos de forma eficaz com dados escassos.

Uma coleção de sons respiratórios ajuda a identificar casos de COVID-19.

OTW oferece uma alternativa mais rápida que DTW para comparar dados de séries temporais.

Um método pra melhorar a adaptabilidade de sistemas de controle usando aprendizado de transferência baseado em modelo.

Uma pesquisa revela opiniões sobre a primeira Conferência de Aprendizado em Grafos.

Este artigo analisa ataques de inferência de atributos em GNNs e seu impacto na privacidade.

Apresentando um método pra melhorar a eficiência da memória em sistemas de aprendizado contínuo.

Uma nova abordagem simplifica a análise de movimento em vídeos de rostos e carros.

Um novo modelo melhora a verificação de fala com técnicas eficientes.

O ShaRP permite que os usuários controlem as formas dos clusters de dados para uma análise visual melhor.

Um novo teste mede como as máquinas aprendem palavras como as crianças.

Como a estrutura dos dados molda o design das redes neurais pra um desempenho melhor.

Um olhar sobre novas técnicas de geração de imagens focando na corrupção e recuperação.

Um novo método cria imagens sintéticas pra melhorar o diagnóstico de doenças de pele.

A Chemellia facilita o aprendizado de máquina para estudos de materiais em nível atômico.

Uma olhada em novos métodos para treinar modelos de linguagem de forma eficiente.

Novo modelo de aprendizado de máquina prevê redshifts usando só dados de luz de supernovas.

Explorando vários modelos generativos e sua estrutura unificadora.