Informática - Aprendizagem de máquinas

Um padrão completo para avaliar modelos de Texto-para-Imagens em várias habilidades.

Esse artigo analisa como melhorar os algoritmos de aprendizado focando nas distribuições de dados.

Um modelo de aprendizado profundo facilita a detecção de picos em experimentos de cristalografia de raios X.

Um método usando câmeras estereoscópicas para estimar a velocidade dos veículos com precisão.

Um método novo que melhora a reconstrução de eventos de colisão de partículas usando redes neurais gráficas.

Técnicas de aprendizado profundo melhoram a classificação de ruídos em sinais de ondas gravitacionais.

Novo método melhora o aprendizado de máquina ao gerenciar eficientemente o conhecimento relacionado às tarefas.

Um novo método melhora a previsão a longo prazo escolhendo as melhores medições.

Uma nova abordagem melhora o aprendizado federado ao reduzir o desvio dos clientes e o esquecimento.

Um novo modelo prevê mensagens de dados de conjunção para operações de satélite mais seguras.

Um novo modelo de IA melhora as previsões dos resultados de aprendizado dos alunos.

OpenAL facilita a comparação entre métodos de aprendizado ativo com tarefas e métricas realistas.

R-softmax melhora a clareza do modelo ao permitir probabilidades zero para certas categorias.

Este estudo analisa como os níveis de renda influenciam as interações online em discussões comunitárias.

Um olhar sobre a importância de proteger dados pessoais na tecnologia.

Uma nova maneira de melhorar previsões com informações faltando.

NeAT melhora a transferência de estilo editando imagens pra ter mais qualidade e retenção de detalhes.

Um novo método permite que os usuários protejam a privacidade dos seus dados no aprendizado federado.

Explorando o potencial da computação quântica em técnicas de modelagem generativa.

Esse estudo melhora os algoritmos de identificação de jatos usando treinamento adversarial pra aumentar a robustez.

Um olhar sobre jogos bayesianos, seus equilíbrios e o papel dos mediadores.

Uma abordagem flexível pra definir limites inferiores no risco bayesiano na estimativa de parâmetros.

Essa abordagem liga ações de vídeo e som usando física pra ter efeitos sonoros melhores.

O FedShift resolve o desequilíbrio de classes no aprendizado federado pra melhorar o desempenho do modelo.

Este artigo fala sobre a estrutura Phy-DRL para uma tomada de decisão mais segura em sistemas complexos.

Um novo método melhora a edição de imagens usando mapas de ruído que são fáceis de editar.

AIIPot melhora a segurança de IoT ao envolver os atacantes por meio de aprendizado de máquina interativo.

Investigando novas medidas pra melhorar o método do Gargalo de Informação.

Novo método melhora a geração de imagens mantendo o conhecimento anterior.

Explore o papel do aprendizado federado em aumentar a eficiência da comunicação por satélite MIMO.

PCA-Net junta PCA e redes neurais pra melhorar a análise de dados.

Este estudo analisa dados de rastreamento ocular pra melhorar modelos de identificação biométrica.

Esse artigo fala sobre como melhorar a robustez de modelos em dados de streaming contra ataques adversariais.

O projeto tem como objetivo dar explicações em linguagem natural para as ações de veículos automatizados.

Esse artigo avalia os riscos de reidentificação nas representações dos usuários e as medidas de privacidade.

Meta-aprendizagem avança nossa compreensão de como os humanos pensam e se adaptam.

Novo método aumenta a precisão na segmentação de imagens médicas.

Analisando como a interpolação de kernel funciona em cenários com dados barulhentos.

Uma abordagem inovadora melhora a segmentação de imagens médicas sem precisar de re-treinamento.

Um novo método melhora a pintura de rosto, preservando a identidade e a qualidade.