O Fedstellar permite o treinamento seguro e eficiente de modelos de aprendizado de máquina entre dispositivos.
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Informática - Aprendizagem de máquinas
RSSUsando modelos pré-treinados diversos pra melhorar a generalização em machine learning.
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Um novo método melhora a confiabilidade das previsões para modelos de linguagem através da previsão conformal.
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Um novo framework melhora o aprendizado com dados limitados em ambientes federados.
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Um novo modelo melhora a eficiência na compreensão e geração de linguagem.
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ZeRO++ melhora a eficiência da comunicação no treinamento de grandes modelos de aprendizado profundo.
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Usando aprendizado de máquina pra analisar eventos da vida e prever resultados individuais.
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Esse artigo apresenta uma nova estrutura pra melhorar a execução de modelos de linguagem.
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Uma técnica pra melhorar o desempenho do modelo com poucas amostras rotuladas.
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Um novo método melhora a confiabilidade das previsões em redes neurais usando spintrônica.
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Estratégias pra manter a precisão do modelo enquanto atualiza com novos dados.
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Uma nova abordagem melhora a comparação de proteínas, ajudando na pesquisa e descoberta de medicamentos.
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Aprenda sobre métodos para encolher redes neurais mantendo a precisão delas.
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Esta pesquisa analisa métodos para avaliar modelos de aprendizado de máquina sem dados rotulados.
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Combinando técnicas pra prever a produtividade das colheitas e melhorar as decisões agrícolas.
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Um novo método pode melhorar as previsões dos especialistas ao oferecer escolhas limitadas.
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Um estudo sobre a precisão dos sistemas MeTrabs e Awinda para avaliação de movimentos articulares.
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Modelos de aprendizado de máquina conseguem prever os preços da eletricidade rapidão, melhorando a eficiência do mercado.
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Novos métodos melhoram o realismo de personagens animados na fala e na expressão.
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HePCo melhora o aprendizado federado contínuo, priorizando a privacidade e a eficiência.
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Técnicas de deep learning melhoram a segmentação dos vasos da retina para um diagnóstico de saúde ocular mais preciso.
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Este estudo analisa o impacto de dados ruidosos em redes neurais.
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Este artigo apresenta dois novos algoritmos para agrupar grafos com estruturas bem definidas.
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Novo método melhora a geração de imagens de veículos ao minimizar o arrasto.
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Um sistema permite que robôs expliquem suas tarefas por meio de resumos e respostas.
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Pesquisadores inovam o design de proteínas com técnicas de amostragem avançadas pra criar antibióticos melhores.
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Descubra como a captura em modo burst melhora a fotografia em smartphones através de múltiplas combinações de imagens.
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Transformers estão mudando a forma como analisamos e diagnosticamos problemas cardíacos usando dados de ECG.
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Um novo framework melhora a geração de imagens a partir de prompts de texto.
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Explorando o treinamento eficiente de redes neurais através de poda e a Hipótese do Bilhete da Loteria.
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Uma nova abordagem para previsões estáveis de longo prazo usando redes neurais implícitas.
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Abordando o viés nas classificações pra garantir processos de seleção justos.
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Apresentando uma nova estrutura de otimização para treinar redes neurais usando estruturas de variedade.
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Novos métodos equilibram velocidade e uso de energia em modelos de árvore de decisão para IoT.
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Aprenda como os métodos GEL melhoram a avaliação de modelos gerativos profundos.
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Pesquisadores usam aprendizado profundo pra analisar e prever propriedades de nós.
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Um novo método mistura estratégias de dados pra melhorar a geração de texto na IA.
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Um novo modelo melhora a eficiência e a adaptação no aprendizado com poucos exemplos.
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Um novo modelo melhora a precisão da multi-classificação usando estimativas de probabilidade conjunta.
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Avaliar o desempenho de modelos generativos destaca problemas com métricas tradicionais em espaços de alta dimensão.
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