Informática - Aprendizagem de máquinas

Esse método ajusta os espaços de representação de objetos com base na complexidade da imagem.

Pesquisadores melhoram as SSNNs, aprimorando o aprendizado a partir de dados de spikes com novos métodos.

Um framework pra melhorar a segurança em agentes LLM em várias aplicações.

Novos métodos melhoram o desaprendizado de dados prejudiciais em sistemas de aprendizado de máquina.

Novo conjunto de dados ajuda a avaliar a precisão e confiabilidade do texto da IA.

Este artigo propõe usar aprendizado por reforço pra melhorar algoritmos MCMC adaptativos.

Uma nova abordagem para agrupar itens em fluxos de dados que mudam de forma eficiente.

A OLGA classifica de forma eficaz os nós do gráfico para tarefas de aprendizado de uma única classe usando técnicas inovadoras.

Apresentando um algoritmo eficiente para aprendizado por reforço com dinâmicas determinísticas.

Uma comparação de várias estratégias para design de medicamentos e seu desempenho.

Explorando a importância de desaprender métodos no aprendizado de máquina moderno.

Novos métodos melhoram a busca por exoplanetas distantes através de uma análise de dados avançada.

A EquiPrompt quer reduzir os preconceitos em imagens geradas por IA usando métodos inovadores.

Analisando as principais questões no MARL offline e propondo soluções padronizadas.

Aprenda sobre CGP, sua função, vantagens, aplicações e desafios na programação.

Este artigo analisa redes lineares profundas e o impacto da nitidez no treinamento.

Um estudo sobre como combinar sensores pra melhorar as avaliações de saúde dos bebês.

O dataset XLand-100B dá uma força pro aprendizado por reforço em contexto, com vários exemplos de tarefas.

Uma olhada em como redes equivariantes diferenciam os inputs de forma eficaz.

Esse estudo apresenta um método inovador pra gerar explicações confiáveis na codificação médica automatizada.

Uma nova abordagem pra classificar dados tabulares usando ICL-transformers tá mostrando resultados promissores.

Um novo método melhora a exploração de imagens em diferentes escalas.

Um novo método melhora a classificação de grafos usando motivos e subgrafos.

Um olhar sobre Modelos de Mundo Baseados em Energia e seu potencial para melhorar o raciocínio da IA.

Um estudo sobre estratégias robustas em jogos de Markov sob incerteza.

Analisando interações complexas em jogos com métodos matemáticos avançados.

Um novo sistema ajuda a separar a fala do barulho pra uma comunicação mais clara.

Um novo método permite que os agentes aprendam de forma eficaz com observações sem precisar de dados de ação direta.

Lidando com problemas de overfitting e privacidade em conjuntos de dados em evolução.

Apresentando a Otimização de Lote Diversificado da Fronteira de Pareto pra soluções melhores.

Esse estudo destaca a necessidade de melhorar os datasets de KGC indutivo.

Uma nova forma de deixar os assistentes digitais mais espertos com aprendizado contínuo.

Novo modelo melhora o estudo das relações que mudam com o tempo.

Um novo modelo melhora a tecnologia de texto pra fala com eficiência e adaptação.

Analisando como rótulos suaves melhoram o aprendizado de máquina através da destilação de conjuntos de dados.

Um olhar sobre o Descida de Espelho Alternada e seu impacto em jogos de soma zero para dois jogadores.

Novos métodos melhoram a visualização 3D de estruturas biológicas com uma estimativa de pose mais precisa.

Um estudo sobre as capacidades dos transformers em modelar os osciladores harmônicos simples.

Explorando o papel das redes tensoras em melhorar a eficiência da inferência probabilística.

Esse artigo fala sobre um novo método pra melhorar a robustez contra ataques adversariais na classificação de imagens.