Um novo método kNN melhora a estimativa de média e variância com avaliação de incerteza.
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Informática - Aprendizagem de máquinas
RSSUm estudo revela que modelos de linguagem priorizam a relevância em vez da qualidade das evidências.
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O SPML melhora a segurança dos chatbots monitorando as entradas dos usuários e refinando definições.
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Apresentando o FOMO, um jeito de melhorar as DNNs contra ataques adversariais através do esquecimento.
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Investigando métodos para entender sistemas desconhecidos através de informações parciais.
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Um novo algoritmo melhora a otimização quando os hiperparâmetros são desconhecidos.
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Aprenda como a invariância condicional melhora o desempenho do modelo em diferentes tipos de dados.
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Explorando os benefícios de usar programação no aprendizado por reforço.
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Esse artigo apresenta um modelo adaptativo pra melhorar previsões com dados faltando.
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A otimização de zeroth-order oferece eficiência de memória para grandes modelos de linguagem em tarefas de PNL.
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Explorando os desafios e inovações em fazer a correspondência entre gravações de áudio e partituras.
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Este artigo fala sobre métodos pra aumentar a eficiência de amostragem em redes neurais bayesianas.
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Um novo método melhora o desempenho das redes neurais gráficas em dados não vistos.
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Uma nova abordagem usa aprendizado auto-supervisionado pra conectar áudio e partituras.
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Este estudo explora técnicas de aprendizagem híbrida para melhorar o aprendizado de máquina quântico.
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Novo método de subamostragem reduz custos no treinamento de núcleos quânticos.
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Esse artigo explora como a inferência ativa molda o movimento e a tomada de decisão.
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Esse artigo fala sobre uma abordagem inovadora que integra IA em métodos de descoberta causal.
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Explorando métodos pra modelar sistemas complexos usando dados do mundo real.
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Aprenda sobre correlações espúrias e seu impacto nos sistemas de aprendizado de máquina.
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Um novo método melhora a combinação de áudio e partituras.
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Novos algoritmos melhoram a precisão de agrupamento enquanto diminuem os custos de consulta.
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Lidando com mudança de domínio e deriva de conceito em modelos de IA.
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Aprenda como a entropia causal e o ganho de informação ajudam a gente a analisar as relações entre variáveis.
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Explorando as ameaças que o envenenamento indiscriminado de dados traz pro aprendizado autossupervisionado.
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Um novo método melhora as previsões em sensores virtuais com dados limitados.
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Um estudo sobre regressão por kernel abordando overfitting e comportamentos da função kernel.
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Um sistema pra checar a justiça em machine learning enquanto protege a privacidade do modelo.
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Explore como a precificação de referência molda as estratégias de precificação dinâmica nos mercados online.
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Este artigo fala sobre classificadores de núcleo e seu desempenho em espaços de Sobolev.
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Um novo framework melhora o desempenho do modelo enquanto mantém a privacidade dos dados.
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Uma olhada em como o PARCv2 melhora a modelagem de sistemas físicos complexos.
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Novos métodos ajudam robôs a navegar usando entrada visual sem mapas complexos.
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Uma olhada no Mapa Auto-Organizável Contínuo e suas capacidades de aprendizado.
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Uma nova ferramenta ajuda os pesquisadores a modelar a turbulência óptica de forma eficaz.
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Um estudo sobre a eficácia do RLAIF em comparação com o ajuste fino supervisionado para modelos de linguagem.
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Este artigo fala sobre as dificuldades em otimizar PINNs e suas estratégias de treinamento.
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Uma nova abordagem pra navegação de tropas usando pontos de referência visuais em vez de GPS.
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Uma olhada em usar múltiplos sensores pra melhorar a confiabilidade das previsões.
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Um novo método reduz o esquecimento em modelos de linguagem durante as atualizações.
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