Artigos mais recentes para Aprendizado de Máquina

O Switch-DiT melhora a geração de imagens através de relações inovadoras de tarefas de desruído.

Descubra novas estratégias para otimizar o agendamento de trabalho em oficina com técnicas de aprendizado auto-supervisionado.

Um novo método melhora a precisão das probabilidades em modelos de linguagem sem precisar de dados extras.

Esse artigo discute métodos pra melhorar a resistência do deep learning a exemplos adversariais.

Novos métodos melhoram o aprendizado do modelo ao incluir dispositivos mais lentos no aprendizado federado.

Um novo método ajuda a IA a aprender habilidades diversas para vários desafios.

Melhorando a robustez contra ataques adversariais em modelos de visão-linguagem.

TaxoLLaMA melhora a compreensão dos significados das palavras e das relações entre elas, pra um processamento de linguagem melhor.

Um conjunto de dados completo pra melhorar as técnicas de pegada robótica em vários tipos de garras.

Um novo método melhora a detecção de objetos lidando com mudanças de domínio usando mecanismos de atenção.

Uma abordagem nova melhora a representação de formas em dados 3D complexos.

Examinando os métodos PEFT em LLMs para geração de código e resumo em R.

Este estudo explora glueballs e seu papel potencial na matéria escura.

Um novo método melhora a correspondência entre imagens de câmeras visíveis e infravermelhas.

Uma nova abordagem pra encontrar amostras de backdoor sem precisar de dados limpos.

Novo método integra restrições de grupos espaciais para uma geração de cristais mais precisa.

Um novo método melhora a velocidade de treinamento e reduz o uso de memória para modelos de linguagem.

O EXPLORER combina raciocínio neural e simbólico pra melhorar a IA em jogos baseados em texto.

Estudo revela fatores que afetam o desempenho do GCN de camada única em vários modelos de dados.

Novo método de marca d'água fortalece a proteção dos modelos de aprendizado de máquina contra roubo.

A AirPhyNet mistura física e dados pra fazer previsões de qualidade do ar melhores.

InterLUDE melhora o desempenho do modelo usando dados rotulados e não rotulados.

Um novo método melhora simulações moleculares ao focar em áreas de incerteza.

O PALM melhora a adaptabilidade dos modelos de visão computacional em ambientes que mudam.

Um estudo sobre a geração de HDMap usando SDMap como base e sua avaliação de desempenho.

O FeatUp melhora a resolução de características de imagem, aumentando o desempenho em tarefas de visão computacional.

FuseFL melhora a localização de falhas combinando várias fontes de dados para explicações mais claras.

Apresentando o DOPE: um método top pra melhorar a estimativa do efeito do tratamento usando dados observacionais.

Este artigo analisa a robustez do CLIP em vários desafios.

Esse estudo analisa técnicas de aprendizado de máquina pra prever erupções solares e o impacto delas na tecnologia.

Novos métodos melhoram a precisão no reconhecimento de fala ruidosa usando grandes modelos de linguagem.

Uma nova abordagem reduz o viés em modelos de aprendizado de máquina com desbalanceamento de classes.

Esse artigo analisa a estrutura e a representação de propriedades numéricas em modelos de linguagem.

Uma nova abordagem pra melhorar as habilidades de resumir em modelos menores usando modelos maiores.

Um estudo mostra como a dificuldade das tarefas afeta o treinamento em modelos de difusão.

Revolucionando o compartilhamento de dados e a segurança em redes de veículos com novas estruturas de aprendizado.

A SCILLA oferece uma nova forma de criar modelos urbanos 3D detalhados a partir de imagens 2D.

Aprenda como a Histogram Loss melhora as previsões de regressão ao modelar a incerteza.

O BOSS Net melhora o estudo das propriedades das estrelas usando machine learning.

Novo modelo se adapta a ameaças de envenenamento de dados em evolução usando estratégias de teoria dos jogos interativa.