Informática - Aprendizagem de máquinas

Novos métodos estatísticos melhoram a compreensão das relações entre vários fatores.

Novos métodos melhoram a flexibilidade e o desempenho do modelo em tarefas de áudio.

O SID melhora a busca por leis de conservação em várias áreas científicas.

Este estudo explora estratégias de navegação em um ambiente simulado de Labirinto Aquático de Morris.

Um estudo sobre como os detalhes de localização melhoram a identificação do modo de viagem.

Uma nova abordagem melhora a segmentação de ressonância magnética para melhores resultados médicos.

Estudo revela como quadrúpedes mudam suas andadas pra manter o equilíbrio e a eficiência.

Um novo kit de ferramentas de referência ajuda a projetar dispositivos nanofotônicos usando IA e ML.

Examinando como a manipulação afeta a interpretação de redes neurais profundas.

Descubra como o triclustering ajuda a revelar padrões em dados tensorais complexos.

Ind-KNN melhora previsões privadas enquanto protege a privacidade individual em aplicações baseadas em dados.

Apresentando um método eficiente pra transferir conhecimento de machine learning entre diferentes ambientes.

Um novo método híbrido melhora a estimativa de informação mútua combinando técnicas gerativas e discriminativas.

Esse artigo fala sobre novos métodos para treinamento eficiente com consciência de quantização.

Um novo método pra extrair dados geométricos de forma eficiente de redes neurais CPWA.

Uma nova abordagem usando augmentação de dados por instância pra melhorar a robustez do modelo contra ataques adversariais.

Novo método melhora a busca por soluções para problemas complexos usando dados passados.

Uma olhada no pré-treinamento mascarado e sua conexão com o desempenho do modelo.

Esse artigo fala sobre uma nova abordagem pra classificar neurônios usando aprendizado profundo.

Novos métodos melhoram a eficiência e a velocidade do aprendizado semi-supervisionado baseado em grafos.

Um olhar sobre como a consistência melhora a geração de imagens em modelos de difusão.

A otimização bayesiana traz novas soluções para uma gestão eficiente da água da chuva em áreas urbanas.

Pesquisadores descobrem que modelos mais simples podem competir com redes mais profundas em desempenho.

Uma olhada na eficácia das defesas certificadas em comparação com o treinamento adversarial em aprendizado de máquina.

Aprenda sobre agrupamento e sua importância em analisar dados de forma eficaz.

Comparando NF4 e AF4 pra otimizar a quantização em modelos de aprendizado de máquina.

Esse artigo fala sobre a importância da detecção de comunidades na análise de redes.

Políticas Dinâmicas Neurais Autônomas melhoram o aprendizado dos robôs através da imitação e adaptabilidade.

Um novo framework melhora a representação de gráficos usando aprendizado auto-supervisionado.

Um olhar sobre os perigos potenciais da IA e como lidar com eles.

Usando Modelos de Linguagem Grandes pra otimizar DNNs pra dispositivos pequenos.

Um novo modelo busca esclarecer como funciona por dentro as redes neurais profundas.

Um novo método melhora os modelos de aprendizado de máquina pra lidar com classes desconhecidas durante os testes.

Aprenda como redes neurais analisam dados estruturados como gráficos.

Explora como a informação se espalha através de grafos acíclicos direcionais e o papel da votação da maioria.

Um novo sistema ajuda usuários a escolher fontes com base na intenção criativa.

Estudo avalia como algoritmos ajudam a identificar áreas que não tão boas em modelos de aprendizado de máquina.

Um olhar sobre os preconceitos em PNL e seu impacto na sociedade.

Melhorando os sistemas de recomendação de vídeos com o uso de IDs Semânticos.

Analisando os obstáculos e o potencial do AutoML no contexto dos Grandes Modelos de Linguagem.