Informática - Aprendizagem de máquinas

Pesquisas mostram que prompts baseados em léxico melhoram as tarefas de classificação de estilo em modelos de linguagem.

Explore o papel crucial das taxas de aprendizado no treinamento de redes neurais.

ReadMe++ oferece frases diversas para avaliar a legibilidade em árabe, inglês e hindi.

Um novo método melhora a eficiência de DNNs para dispositivos pequenos sem perder precisão.

Aprenda sobre métodos eficientes e privados para estimar entropia em dados.

Um novo método e conjunto de dados melhoram a detecção precoce de vulnerabilidades em software.

Explorando como o aprendizado de máquina melhora o design experimental na pesquisa psicológica.

Esse estudo analisa métodos de geração de dados sintéticos para pesquisa em saúde, focando em privacidade e qualidade.

Um novo método em aprendizado contínuo melhora o desempenho nas tarefas e reduz o esquecimento.

KARNet mistura aprendizado de máquina e física pra melhorar as previsões de direção autônoma.

Uma nova abordagem pra enfrentar problemas NP-difíceis usando modelos híbridos.

A EXnet oferece soluções inovadoras pra tarefas de classificação de texto com exemplos ilimitados.

Explorando como o Aprendizado por Reforço Inverso ajuda os agentes a aprender com o comportamento de especialistas.

Spider GAN melhora o treinamento de GAN usando entradas de imagem estruturadas pra resultados melhores.

LDNets oferecem uma nova abordagem para modelar sistemas complexos usando técnicas baseadas em dados.

Analisando a disparidade de gênero na comunidade de pesquisa em IA.

Explorando como a atenção afeta a precisão nas escolhas de resposta em modelos de linguagem.

Analisando as falhas nas medidas de qualidade da saúde e o impacto delas nos cuidados com os pacientes.

PAO facilita a otimização, tornando-a mais fácil de usar e entender.

Essa biblioteca facilita o uso do GFlowNets para os pesquisadores.

Pesquisadores melhoram a vinculação de entidades pra aprimorar a análise de coleções de museus.

Um novo método melhora as previsões usando opiniões de especialistas, mesmo com rótulos de dados bagunçados.

Analisando os preconceitos nas embeddings de palavras e propondo um novo método pra reduzi-los.

O CIT-EmotionNet melhora a detecção de emoções com uma análise inovadora dos sinais de EEG.

Pesquisas mostram como é importante a consistência de representação em modelos de PLN.

Pesquisa sobre o uso de PCA e ICA para melhores ajustes de imagem em GAN.

Um novo modelo pra lidar com bolhas de filtro nas redes sociais, promovendo pontos de vista diversos.

Uso inovador de cGANs melhora o diagnóstico de ICC em sistemas de ebulição.

Explorando novos insights no método de Nesterov para otimização em aprendizado de máquina.

Aprenda como os grafos de conhecimento organizam informações e facilitam as consultas.

O LMSI permite que os modelos de linguagem melhorem o desempenho sem precisar de muita intervenção humana.

Um olhar sobre como a teoria de campo médio dinâmico ajuda a estudar redes neurais.

Um novo método melhora a capacidade da IA de lidar com pedidos de usuários confusos.

Novo método reduz viés em aprendizado de máquina sem perder desempenho.

Autoencoders mascarados siameses melhoram o rastreamento e segmentação de objetos na análise de vídeo.

Um novo método pra melhorar o design de recompensas em aprendizado por reforço usando sinais de vídeo.

Usar vários modelos em debates melhora a precisão e o raciocínio no processamento de linguagem.

Novos métodos melhoram o ajuste fino de grandes modelos usando menos memória.

Um novo método melhora a tomada de decisão para grandes modelos de linguagem na navegação na web.

Combinar aprendizado profundo com amostragem direta aumenta a eficiência na reconstrução de objetos.