Artigos mais recentes para Aprendizado de Máquina

Um novo método melhora as previsões de gráficos com estimativas de incerteza confiáveis.

Técnicas pra refinar dados em machine learning pra ter mais eficiência e precisão.

Um novo método garante restauração de imagem confiável treinando redes neurais monótonas.

Um método que personaliza a esparsificação de grafos pra melhorar o desempenho de redes neurais.

Um novo método melhora a qualidade dos dados de nuvem de pontos para várias aplicações.

Harmonia melhora a eficiência do aprendizado de máquina em entender imagens e vídeos.

Esse artigo fala sobre como transformadores podem melhorar tarefas de tomada de decisão em várias áreas.

Novos métodos melhoram a classificação de textos legais ao levar em conta o contexto temporal.

Uma estrutura flexível melhora a colocação dos dispositivos em modelos de IA pra ter um desempenho melhor.

Novos métodos melhoram a tomada de decisão em aprendizado por reforço com restrições.

Um novo método melhora a precisão na detecção de mudanças nos dados ao longo do tempo.

Novos métodos melhoram a análise de verossimilhança em modelos gráficos para dados complexos.

O JOSENet melhora a detecção em tempo real de violência em filmagens de vigilância usando métodos avançados.

Novos métodos melhoram a confiabilidade e a eficiência em sistemas distribuídos de aprendizado de máquina.

Analisando problemas que distorcem as métricas de desempenho relatadas em aprendizado de máquina.

Skip-SCAR melhora a eficiência da navegação robótica usando técnicas adaptativas.

Novos métodos melhoram a eficiência na morphing de rostos usando modelos de difusão.

Novos métodos melhoram a precisão da imagem EIT para aplicações médicas e industriais.

Um método que combina adaptações de baixo rank e ortogonais para modelos de IA.

MoEUT melhora a eficiência e o desempenho dos Transformers Universais em tarefas de linguagem.

Um estudo sobre como melhorar a robustez contra ataques em modelos de linguagem.

Aprenda como os Transformers Direcionáveis melhoram o processamento e a classificação de imagens.

FedSC melhora o treinamento de modelos enquanto mantém a privacidade do usuário no aprendizado federado.

Um novo framework melhora a consistência na seleção de modelos em estatística e aprendizado de máquina.

Novas técnicas melhoram a escalabilidade em aprendizado de máquina com privacidade diferencial.

Um guia claro sobre árvores de decisão e suas aplicações no mundo real.

Materiais inovadores mostram comportamentos únicos com base nas forças aplicadas.

O estudo revela como os modelos de linguagem generalizam regras a partir de dados de treinamento limitados.

Novo método smup melhora a eficiência no treinamento de redes neurais esparsas.

Analisando como a complexidade geométrica afeta o desempenho do modelo em aprendizado por transferência.

Explorando o papel da IA em consertar vulnerabilidades de software.

Uma nova abordagem combina aprendizado de máquina e modelos físicos pra fazer simulações moleculares melhores.

CausalDiffAE melhora o controle sobre as características das imagens através da geração de contrafactuais.

Esse artigo fala sobre alucinações em LVLMs e propõe métodos pra lid ar com elas.

Um novo framework melhora o diagnóstico de transtornos cerebrais através de uma análise de EEG mais aprimorada.

O framework HDC melhora o reconhecimento de objetos usando descrições em linguagem nas imagens.

A abordagem baseada em coorte melhora a eficiência e a precisão em sistemas de Aprendizado Federado.

Um método que melhora a classificação de imagens para múltiplos objetos ao longo do tempo.

Descubra como os Planos Comportamentais Federados melhoram a compreensão das ações dos clientes no aprendizado federado.

Analisando FSDP e DDP pra melhorar a eficiência do treinamento de modelos.