Informática - Aprendizagem de máquinas

Um novo método que melhora o planejamento e a tomada de decisões em aprendizado por reforço.

Descubra como Redes Neurais Informadas por Física melhoram a modelagem de processos na engenharia química.

Uma nova abordagem melhora as configurações do resolvedor numérico para problemas de valor de contorno.

A pesquisa desenvolve métodos pra entender melhor as relações complexas em gráficos.

Uma nova estrutura melhora a criação de dados sintéticos enquanto protege as informações pessoais.

Um novo método melhora a classificação de plantas através de técnicas de aprendizado profundo multimodal.

O Zipper combina diferentes tipos de dados de forma eficaz pra criar modelos de IA mais inteligentes.

Uma nova abordagem com vários servidores melhora a eficiência e a velocidade do aprendizado federado.

Nova abordagem melhora a privacidade do aprendizado de máquina e a resistência contra ataques.

Analisando como modelos recorrentes podem aproximar funções com base em prompts.

Um novo método melhora o aprendizado dos agentes em ambientes de aprendizado por reforço.

Analisando como o aprendizado de máquina afeta as escolhas e resultados humanos.

Novos modelos melhoram as previsões para a vida útil de máquinas usando aprendizado profundo.

Analisando como as máquinas podem aprender a combinar conceitos conhecidos de forma eficaz.

Uma nova estrutura melhora a eficiência da colocação de adsorvatos de catalisador usando aprendizado de máquina.

Novos métodos revelam resiliência em circuitos de redes neurais contra manipulação.

Explorando como métodos baseados em dados melhoram a compreensão das respostas dos materiais.

DART melhora a tomada de decisão de agentes de aprendizado de máquina em ambientes de jogos.

Novos métodos melhoram o desempenho da tarefa principal usando dados auxiliares sem custos extras de computação.

Um novo método melhora a análise de dados GNSS pra um acompanhamento melhor dos eventos de deslizamento lento.

GNAN combina interpretabilidade e precisão para modelos de IA baseados em gráfico.

Este artigo analisa o viés de popularidade em sistemas de recomendação e como LLMs podem ajudar.

Um novo método de filtragem lida com outliers pra melhorar a precisão dos dados.

Um novo método oferece insights mais claros sobre as decisões dos modelos de deep learning.

Este estudo fala sobre as dificuldades de desaprender dados de modelos de machine learning.

Esse artigo analisa o papel da normalização em camadas na melhoria da classificação de redes neurais.

O DumpKV melhora a eficiência do armazenamento de dados reduzindo a amplificação de gravação.

Uma estrutura pra melhorar o aprendizado contínuo com dados em formato de grafo.

Este estudo analisa métodos de agrupamento de imagens em grandes conjuntos de dados, destacando as variações de desempenho.

Integrar o SysCaps na modelagem de energia simplifica a tomada de decisões e melhora as previsões.

Um novo sistema de imagem RF melhora o reconhecimento de objetos em ambientes desafiadores.

Novo método SAVA melhora a seleção de dados pra um desempenho melhor do modelo.

Novo método melhora o aprendizado federado enquanto protege a privacidade do usuário.

Aumentar as rodadas de comunicação reduz custos e melhora o desempenho do modelo no aprendizado federado.

Usando deep learning pra melhorar o monitoramento de emissão acústica de juntas parafusadas.

Este artigo apresenta uma abordagem para criar classificadores de IA que são fáceis de entender.

Este estudo explora métodos avançados para rotulagem de dados de forma eficiente usando técnicas de redes neurais.

Novo método melhora a estabilidade de GNN em diversas situações de dados.

Um novo método melhora o aconselhamento médico usando dados passados enquanto reduz riscos.

Apresentando um modelo inovador pra melhorar a precisão na estimativa de cardinalidade em consultas de banco de dados.