AUC-opt tem como objetivo melhorar a Área Sob a Curva ROC para modelos de classificação.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
AUC-opt tem como objetivo melhorar a Área Sob a Curva ROC para modelos de classificação.
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Abordando privacidade e precisão na análise de dados sintéticos por meio de inferência bayesiana.
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Um jeito de reduzir o tamanho do modelo mantendo a precisão na detecção de objetos.
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Novo modelo melhora a análise de imagens de satélite para classificação de uso do solo.
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GAIA Search simplifica a análise de texto para pesquisadores que usam grandes conjuntos de dados.
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Usando modelos de texto pra melhorar a geração de fala e facilitar a compreensão.
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Uma nova abordagem pra melhorar a tomada de decisão em algoritmos de DRL através da cautela.
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Um método que combina raciocínio simbólico e redes neurais pra tomar decisões melhores.
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Novo método otimiza hiperparâmetros equilibrando múltiplos objetivos em aprendizado de máquina.
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O GC-Flow melhora a agrupamento em dados de grafos através de técnicas integradas de classificação e agrupamento.
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Analisando como o aprendizado auto-supervisionado lida com dados de entrada incompletos.
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Um novo método junta DNNs e GPs pra melhorar a precisão das previsões e a estimativa de incerteza.
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Ajustar bem os hiperparâmetros é essencial pra melhorar os algoritmos de RL.
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Analisa como diferentes tipos de nós afetam o desempenho das Redes Neurais Gráficas.
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Apresentando um método de baixa potência para Softmax usando circuitos analógicos.
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Uma nova abordagem para melhorar o processamento de dados com redes modulares em IA.
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Esse artigo fala sobre Planejamento Egocêntrico para robôs melhorarem o desempenho nas tarefas.
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Um estudo sobre como a escala e a complexidade afetam o desempenho de redes neurais.
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Essa pesquisa foca em melhorar as respostas dos modelos de linguagem com ajustes dinâmicos de temperatura baseados na relevância da fonte.
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O projeto DeepScribe melhora a transcrição de tabelas cuneiformes usando técnicas avançadas de aprendizado de máquina.
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Uma nova técnica aumenta as estimativas de confiança em aprendizado multimodal pra fazer previsões melhores.
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O StructNet-CE melhora a estimativa de canal pra uma comunicação sem fio mais rápida e confiável.
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Redes de Fluxo Lagrangianas oferecem novas percepções sobre a dinâmica e o comportamento dos fluidos.
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Este artigo explora como os transformers memorizam dados através da atenção multi-head.
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O framework GPT-FL melhora o aprendizado federado usando dados sintéticos.
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Novo método melhora a capacidade dos Transformers de lidar com comprimentos de sequência variados de forma eficiente.
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O Sen2Pro melhora as embeddings de frases ao incorporar incerteza, aprimorando as tarefas de NLP.
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Pesquisas mostram como o texto sintético pode melhorar efetivamente os sistemas de ASR.
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Um método pra remover dados de modelos de machine learning garantindo a privacidade.
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Este artigo apresenta uma nova abordagem para reconstruir dados de imagem e vídeo incompletos.
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Novos métodos melhoram o reconhecimento de objetos em cenas complexas com deep learning.
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ShrinkE oferece uma nova forma de representar relacionamentos complexos em grafos de conhecimento.
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Novos métodos visam melhorar como a IA entende emoções no chat.
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Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra prever melhor as propriedades supercondutoras e explorar o design de materiais.
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Um novo modelo oferece uma maneira mais simples de criar redes neurais profundas.
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Estudando como os preconceitos nos dados de treinamento influenciam o comportamento e a performance do modelo.
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O C-MCR simplifica a aprendizagem multimodal conectando o conhecimento já existente de forma eficiente.
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Um novo método para preencher lacunas em dados multidimensionais.
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Uma nova abordagem pra interpretar e melhorar redes neurais profundas usando modelos gráficos.
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Redes Neurais Yoked melhoram o compartilhamento e o processamento de informações em sistemas neurais.
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