Explora como o aprendizado por reforço offline melhora a tomada de decisões analisando experiências passadas.
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Informática - Aprendizagem de máquinas
RSSExplorando o papel dos grandes modelos de linguagem na ciência molecular.
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Um projeto tem como objetivo automatizar a classificação de códigos de atraso de trem usando aprendizado de máquina.
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Os pesquisadores melhoram o desempenho do modelo aumentando a variedade de dados com métodos de aumento de dados inovadores.
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Um método novo melhora a geração de gráficos considerando juntos os atributos dos nós e das arestas.
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Este estudo examina as preocupações sobre privacidade em aprendizagem de representação de gráficos e ataques de reconstrução de arestas.
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Explorando o impacto das representações latentes no desempenho de aprendizado de máquina.
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Esse artigo analisa o impacto do barulho na performance de modelos de linguagem.
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Este estudo compara as habilidades de reconhecimento de objetos de humanos e máquinas em poses incomuns.
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Uma nova abordagem melhora modelos generativos pra ter saídas de melhor qualidade em várias áreas.
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Estudo revela como os LLMs adaptam o aprendizado com base no feedback durante as tarefas.
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Uma visão geral das MPNNs, como funcionam e aplicações em várias áreas.
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Um novo método que combina modelos de linguagem com estratégias de otimização pra melhorar o desempenho.
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Um novo método melhora a eficiência de aprendizado enquanto mantém o conhecimento passado.
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Explorando o impacto das camadas de atenção no aprendizado a partir do texto.
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Novas técnicas melhoram a eficiência em modelos de linguagem por meio de transferências de conhecimento eficazes.
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Uma nova abordagem pra gerar outliers ocultos pra melhorar a detecção na análise de dados.
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Analisando como campos vetoriais impactam a geração de dados em modelos de difusão.
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Novos métodos melhoram o aprendizado de grafos através de técnicas de mascaramento de largura de banda não discreta.
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Um olhar sobre o algoritmo genético híbrido NK para melhorar soluções de agrupamento.
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O SEABO gera recompensas a partir de dados de especialistas, simplificando o aprendizado de imitação offline.
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Novos algoritmos enfrentam desafios em espaços de estado-ação contínuos do Aprendizado por Reforço.
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Esse artigo analisa como reconhecer propaganda usando métodos de aprendizado humano e de máquinas.
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Um novo método combina árvores de decisão e transformers pra melhorar a tomada de decisão.
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Uma nova abordagem para aprendizado por reforço lida com recompensas atrasadas usando feedback agrupado.
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Uma nova abordagem melhora a precisão do posicionamento GNSS em smartphones corrigindo os desvios de pseudodistância.
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Usando a tecnologia de Gêmeo Digital pra melhorar o transporte urbano através de perfis de mobilidade.
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O DEAN usa aprendizado profundo pra identificar automaticamente informações desatualizadas em grafos de conhecimento.
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Uma olhada nos datasets QM7b e QM9 para previsão de propriedades moleculares.
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O Triplet Graph Transformer melhora a previsão das propriedades moleculares por meio da comunicação direta entre átomos.
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Um novo framework combina DDD e aprendizado de máquina pra estudar melhor a deformação de metais.
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Aprenda como novas técnicas melhoram a eficiência de grandes modelos de aprendizado de máquina.
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Explorando métodos eficientes pra aprender RBMs usando algoritmos quânticos.
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Analisando vulnerabilidades e estratégias de segurança para agentes científicos movidos por LLM.
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Uma nova abordagem combina busca de evidências com previsões na descoberta de medicamentos.
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Uma nova abordagem para deep learning que melhora a eficiência e a estabilidade.
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Novos métodos melhoram a eficiência de amostra e a velocidade no aprendizado por reforço.
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Explorando o potencial das Redes Neurais Informadas por Física em problemas complexos.
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Uma estrutura para edição de imagem realista que respeita as relações de características.
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Este estudo investiga ataques adversariais em aprendizado profundo, focando no desempenho de redes neurais convolucionais (CNN).
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