Informática - Aprendizagem de máquinas

Uma nova forma de medir a divergência de dados melhora as aplicações de aprendizado de máquina.

Uma nova função de perda melhora a velocidade e a precisão da recuperação de imagens.

Este artigo fala sobre usar transferência de aprendizado de representação para treinar modelos de forma eficaz com dados escassos.

Uma coleção de sons respiratórios ajuda a identificar casos de COVID-19.

OTW oferece uma alternativa mais rápida que DTW para comparar dados de séries temporais.

Um método pra melhorar a adaptabilidade de sistemas de controle usando aprendizado de transferência baseado em modelo.

Uma pesquisa revela opiniões sobre a primeira Conferência de Aprendizado em Grafos.

Este artigo analisa ataques de inferência de atributos em GNNs e seu impacto na privacidade.

Apresentando um método pra melhorar a eficiência da memória em sistemas de aprendizado contínuo.

Uma nova abordagem simplifica a análise de movimento em vídeos de rostos e carros.

Um novo modelo melhora a verificação de fala com técnicas eficientes.

O ShaRP permite que os usuários controlem as formas dos clusters de dados para uma análise visual melhor.

Um novo teste mede como as máquinas aprendem palavras como as crianças.

Como a estrutura dos dados molda o design das redes neurais pra um desempenho melhor.

Um olhar sobre novas técnicas de geração de imagens focando na corrupção e recuperação.

Um novo método cria imagens sintéticas pra melhorar o diagnóstico de doenças de pele.

A Chemellia facilita o aprendizado de máquina para estudos de materiais em nível atômico.

Uma olhada em novos métodos para treinar modelos de linguagem de forma eficiente.

Novo modelo de aprendizado de máquina prevê redshifts usando só dados de luz de supernovas.

Explorando vários modelos generativos e sua estrutura unificadora.

A atenção em cone melhora as relações de dados em modelos com estruturas hierárquicas.

Um sistema que melhora a precisão das informações dos produtos em sites de e-commerce.

Aprenda como o algoritmo EB-TC ajuda a identificar as melhores escolhas de forma eficaz.

Esse estudo mostra como as ConvNets usam tanto a forma quanto a luminosidade pra classificar imagens.

Este artigo fala sobre como usar a substituição de verbos para aumentar dados em aprendizado de máquina.

Analisando OODF e seu impacto no aprendizado contínuo em inteligência artificial.

Entender funções suaves pode melhorar o aprendizado, mas precisa de dados suficientes.

GAD-NR melhora a detecção de anomalias em grafos através de uma reconstrução completa da vizinhança.

Um olhar sobre o impacto do Controle Preditivo por Conjunto na adaptabilidade e eficiência dos drones.

Um novo método melhora a detecção de erros em grandes modelos de aprendizado de máquina.

O método PAGAR ajuda os computadores a aprenderem tarefas com especialistas de forma mais precisa.

Esse artigo fala sobre como melhorar o desempenho do modelo usando pseudorótulos pra uma classificação de imagem melhor.

Este artigo explora os benefícios e desafios do aprendizado federado descentralizado.

Um método para melhorar a precisão da inferência apesar da má especificação do modelo usando estatísticas robustas.

A GNSTODE oferece novas soluções pra simular interações complexas de partículas.

Um novo método melhora a navegação de drones em condições difíceis.

Saiba como o RFMS melhora a seleção de características para análise de dados complexos.

Uma nova abordagem melhora a eficiência e a flexibilidade da modelagem generativa.

Um novo framework melhora a detecção de vulnerabilidades usando técnicas avançadas de grafos.

Um novo método pra melhorar conjuntos de dados de grafo e dar um up na performance dos modelos.