Pesquisas mostram como a estrutura de peso influencia o desempenho de modelos de deep learning.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Pesquisas mostram como a estrutura de peso influencia o desempenho de modelos de deep learning.
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Explorando métodos pra aumentar a eficiência de machine learning em ambientes de saúde.
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Apresentando DnX e FastDnX para entender melhor as previsões de GNN.
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Um jeito de medir rapidinho a incerteza em modelos de deep learning.
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Este artigo fala sobre como recomendações parciais afetam os resultados em sistemas de aprendizado de máquina.
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Este artigo apresenta um novo método para interpretar as saídas de redes neurais por meio da inversão.
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Uma nova abordagem revela novos fluxos estelares na Via Láctea.
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Novo conjunto de dados enfrenta desafios do mundo real na tecnologia de detecção de falante ativo.
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A pesquisa foca em identificar patches adversariais pra melhorar a segurança do sistema.
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Um olhar sobre como a previsão conformal melhora a precisão das previsões em pesquisas.
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Pesquisas mostram que super-resolução pode melhorar muito a precisão do rastreamento de olhar.
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Explorando o impacto do AdaSAM na eficiência e desempenho do treinamento de modelos de machine learning.
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Novas ferramentas melhoram a precisão de responder perguntas usando dados de tabela.
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Um novo método melhora as previsões usando dados de gráfico não rotulados de forma eficaz.
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Um novo método melhora a segmentação de vídeos através de aprendizado auto-supervisionado sem precisar de rotulagem manual.
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Pesquisas mostram um jeito de melhorar a eficácia de exemplos adversariais em enganar modelos de aprendizado de máquina.
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Esse artigo explora o uso de aprendizado ativo para melhorar a segmentação de tecidos no diagnóstico de câncer de bexiga.
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NeuroDM junta ciência do cérebro e mineração de dados pra ter melhores insights e resultados.
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Explore como explicações contrafactuais melhoram a clareza e a confiança nas decisões da IA.
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O LEAPS visualiza recursos de vídeo de aprendizado profundo pra uma interpretação mais clara.
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Um método novo aborda desafios na análise de imagens médicas usando aprendizado semi-supervisionado.
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Melhorando sistemas de diálogo com geração de dados de treinamento diversos.
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Um novo método melhora a compreensão de vídeos ao separar a análise espacial da análise temporal.
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Uma nova abordagem melhora o desempenho da segmentação semântica usando técnicas de reconstrução de imagem.
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Este estudo melhora o reconhecimento de expressões faciais através de várias técnicas de aprendizado.
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Um novo método melhora a reconstrução 3D a partir de imagens 2D usando uma função de perda topológica.
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GDL ajuda engenheiros a resolver problemas de design de forma eficiente usando estruturas de grafo.
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Um olhar sobre como os dados afetam a capacidade dos modelos de machine learning de resistir a ataques adversariais.
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Novos métodos melhoram o reconhecimento de emoções em vídeos usando Adaptação no Momento do Teste.
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Uma olhada em dois tipos de recall em sistemas de compreensão de linguagem.
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Um novo método melhora a clareza na tomada de decisões da CNN sem precisar de dados rotulados.
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O aprendizado quântico adiabático melhora a eficiência do aprendizado de máquina usando medições fracas.
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Explore as novidades em ferramentas automatizadas pra consertar bugs de software.
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Um novo método melhora a capacidade da IA de tomar decisões com base nas características dos objetos.
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Um novo método melhora o treinamento de modelos de linguagem enquanto economiza recursos.
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Uma olhada em como ML, DA e UQ melhoram previsões em várias áreas.
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Novos métodos melhoram a adaptabilidade do modelo para ambientes dinâmicos usando várias fontes de dados.
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Novos modelos simplificam a compressão de dados mantendo a qualidade.
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Um novo método melhora a eficiência e a precisão do aprendizado das redes neurais profundas.
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CART melhora o aprendizado de máquina pra reconhecimento de vídeo adaptável em ambientes que mudam.
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