Artigos mais recentes para Aprendizado de Máquina

Uma abordagem semi-supervisionada melhora a classificação de imaginação motora a partir de dados de EEG.

Aprendizado federado melhora a cooperação entre veículos autônomos em condições climáticas difíceis.

Um novo modelo melhora a compreensão e a adaptabilidade na tomada de decisão da IA.

Aprendizado por reforço melhora os métodos de teste pra segurança de direção autônoma.

Um novo método pra otimização de peso eficaz em tarefas de aprendizado de máquina com múltiplos objetivos.

Lógicas diferenciáveis melhoram o aprendizado de máquina com técnicas de verificação formal e treinamento mais eficazes.

O DVMNet melhora a estimativa de pose de objetos para objetos desconhecidos com novas técnicas.

O GROS combina vários estimadores pra melhorar a precisão na análise de dados.

Pesquisas mostram como tokens de localização melhoram o raciocínio espacial em modelos de linguagem só com texto.

O MIM-Reasoner otimiza a disseminação de informações em várias plataformas de mídia social.

Esse método melhora a eficiência do StyleGAN, mantendo a variedade das imagens.

Um novo método pra proteger modelos de aprendizado de máquina de ataques de dados maliciosos.

Uma nova abordagem pra tomar decisões usando amostras mínimas.

Um estudo revela novas técnicas para ataques de backdoor em modelos de linguagem com impacto mínimo.

Novo método melhora a representação do comportamento do usuário e o engajamento.

Melhorando as técnicas de previsão de movimento pra sistemas de direção autônoma mais seguros.

Um novo framework melhora o raciocínio lógico para modelos de linguagem grandes usando Lean.

Um novo método melhora a qualidade da imagem afetada por ruído de speckle usando aprendizado de máquina.

Esse artigo fala sobre os benefícios do RoPE para Vision Transformers em várias tarefas.

Este trabalho analisa novas estratégias para melhorar a recuperação de documentos através da poda de tokens.

A HETAL mantém os dados dos clientes seguros enquanto treina modelos de aprendizado de máquina.

Novos modelos melhoram a segurança para dispositivos IoT ao lidar com a complexidade dos dados.

SemLa oferece novas perspectivas sobre desafios complexos de classificação de texto.

Esse estudo investiga como o ajuste fino com LoRA influencia o agrupamento de tokens em modelos Transformer.

Uma olhada em como melhorar a precisão de localização em dispositivos inteligentes usando Wi-Fi e aprendizado de máquina.

Apresentando o Stance Reasoner pra melhorar a detecção de postura nas redes sociais.

Apresentando um novo método pra gerar gráficos de cena mais precisos.

Novos métodos melhoram a amostragem de distribuições complexas usando equações HJB e Tensor Train.

Aprendizado ativo reduz os custos de rotulagem enquanto melhora o desempenho do modelo.

Uma nova abordagem pra melhorar sistemas de aprendizado de máquina em tarefas de reconhecimento de imagem.

Apresentando um método pra melhorar os testes de significância na análise de regressão.

Descubra como o DeepONet melhora as previsões de fabricação e otimiza processos.

Essa pesquisa destaca o papel da codificação esparsa em proteger a privacidade das redes neurais.

Pesquisas revelam fraquezas na compreensão da linguagem dos modelos 3D e propõem soluções.

O FedMef melhora o aprendizado federado para dispositivos com poucos recursos através de técnicas de poda inovadoras.

Dois algoritmos inovadores criam de forma eficaz exemplos adversariais sutis no processamento de linguagem.

Um novo método pra melhorar modelos de difusão sem perder a diversidade nas saídas geradas.

Novo modelo melhora a precisão na obtenção de propriedades de nuvens a partir de dados de satélite.

LiFT melhora os Transformers de Visão para tarefas de imagem detalhadas de forma eficiente.

Novo método melhora a segmentação 3D usando rótulos 2D inconsistentes pra uma reconstrução melhor.