Informática - Aprendizagem de máquinas

Um novo método acelera a geração de imagens sem perder qualidade.

Esse estudo foca na computação OTA pra melhorar a comunicação entre dispositivos nas redes.

Descubra como algoritmos genéticos podem aprimorar a busca por hiperparâmetros em modelos de machine learning.

ESGNN melhora a geração de grafos de cena a partir de nuvens de pontos 3D mantendo a simetria.

Ferramentas como a OxonFair ajudam a garantir a justiça nas decisões da IA.

Esse estudo explica como os transformers usam o contexto na previsão de linguagem.

Um novo método melhora a atualização dos dados para veículos inteligentes usando algoritmos inovadores.

TADPoLe treina agentes usando recompensas baseadas em texto para execução natural de tarefas.

Um olhar sobre como as tendências de volume de negociação informam estratégias financeiras.

Explorando a eficácia dos LLMs na tomada de decisões através de cenários de Dueling Bandits.

Um novo framework melhora a classificação de gráficos ao focar nas características principais.

Modelos menores de código aberto oferecem soluções eficazes para a pontuação automatizada de redações e respostas curtas.

UniFIDES facilita a resolução de equações integrais diferenciais fracionárias complexas.

Analisando vulnerabilidades de ataques de backdoor com rótulo limpo e como limites de generalização podem ajudar.

HydraGNN usa aprendizado de máquina pra acelerar a descoberta e a modelagem de materiais.

O modelo Ola melhora as previsões do tempo sazonais usando IA pra acompanhar a dinâmica dos oceanos e da atmosfera.

Analisando métodos quânticos para uma estimativa de densidade eficiente na análise de dados.

Explorando o impacto de caminhadas randômicas fracas na análise de redes.

Um novo método pra melhorar modelos generativos usando contexto de forma eficaz.

Pesquisadores usam aprendizado por reforço pra melhorar técnicas de desentrelaçamento de estados quânticos.

Uma nova abordagem aumenta a eficiência do aprendizado de robôs usando simetrias de tarefas.

Um método flexível melhora o aprendizado do modelo ao ajustar a seleção de amostras com base no desempenho.

Uma nova abordagem melhora a eficiência de aprendizado em ambientes de aprendizado por reforço.

Um olhar sobre os princípios de divisão justa e sua importância na distribuição de recursos.

Um novo método melhora a confiabilidade e a transparência na tomada de decisão da IA.

Este artigo apresenta um método para geração eficiente de imagens usando layouts neurais.

Analisando como os memes moldam opiniões através de técnicas persuasivas.

Novos métodos revelam insights sobre as capacidades de aprendizado profundo usando geometria tropical.

Apresentando o ENSY pra melhorar as previsões de modos de viagem de minorias.

Um novo modelo melhora a precisão das previsões sobre os efeitos do tratamento ao longo do tempo.

Um novo padrão pra avaliar grandes modelos de linguagem em testes de hipótese.

A clipping do peso melhora o desempenho do modelo em aprendizado profundo e aprendizado por reforço.

Esse estudo propõe um esquema pra entender conceitos ocultos em dados complexos.

Este artigo analisa o Gradiente Natural de Política para uma tomada de decisão eficiente em grandes espaços de estado.

Novos métodos melhoram o reconhecimento de modelos em diferentes tipos de dados.

LLP permite treinar modelos usando etiquetas médias de exemplos agrupados.

Os agentes enfrentam o desafio de reunir recursos enquanto garantem a sustentabilidade.

Explorando como dados sintéticos moldam modelos de machine learning e seu comportamento.

Métodos simplificados superam agentes complexos na resolução de problemas de software.

Descubra como as Stein Random Features melhoram a análise de dados e a precisão das previsões.