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Novo método melhora previsões para objetos em movimento na direção autônoma.

Este estudo avalia vários modelos de linguagem para classificação de texto usando dados de treinamento mínimos.

Esse artigo fala sobre a automação de rotulagem de emoções em dados de texto.

Forest-ORE simplifica a compreensão das previsões de modelos de Random Forest.

Novos métodos pra criar sistemas de diálogo usando dados de treinamento sintéticos.

Melhorando a classificação de imagens médicas com dados limitados usando métodos de aprendizado inovadores.

O MA4DIV melhora os resultados de busca online ao aumentar a diversidade dos documentos usando uma abordagem de múltiplos agentes.

Um método novo melhora o desempenho de NER usando poucos dados rotulados.

Um modelo pra recomendar serviços que a galera ainda não viu, pra aumentar o engajamento do usuário.

Um olhar sobre como a Recomendação Sequencial Multimodal melhora as sugestões para os usuários.

Investigando como a troca de mensagens melhora a filtragem colaborativa em sistemas de recomendação.

Uma nova estrutura melhora a eficiência na solução de problemas complexos de otimização bívelo.

Novos métodos melhoram a eficiência de redes neurais profundas para dispositivos com recursos limitados.

Apresentando um novo método para um ajuste fino de modelo mais eficiente.

Explore vários modelos usados para classificação de dados e estimativa de incerteza.

Aprenda como desenrolar melhora o treino de redes neurais para simulações físicas.

O ProtParts melhora o agrupamento de proteínas e reduz o overfitting em modelos de machine learning.

Um novo método melhora a precisão e a rapidez na estimativa de constantes de Lipschitz para redes profundas.

ColaRec junta sinais colaborativos e de conteúdo pra melhorar as recomendações de itens.

Um novo método melhora as recomendações usando embeddings adaptáveis e gestão eficiente de recursos.

Este estudo destaca métodos de RL offline para melhorar agentes de VLN usando dados subótimos.

A TriviaHG oferece dicas pra perguntas, estimulando um pensamento mais profundo e aprendizado.

Métodos automatizados facilitam a coleta de dados Sm-Nd, melhorando os estudos da crosta.

Um novo framework melhora a conclusão de gráficos de conhecimento com tipos de dados diversos.

A SEMA oferece uma abordagem flexível para aprendizado contínuo, adaptando modelos a novos dados de forma eficaz.

Apresentando um método pra melhorar o aprendizado em modelos de machine learning, sem perder as características importantes.

Apresentando o DeNetDM, uma técnica pra reduzir os vieses em redes neurais sem precisar de ajustes complicados.

Um novo método melhora a aprendizagem ao lidar com diferentes escalas de dados.

A pesquisa foca em melhorar modelos de linguagem pra ter um desempenho melhor na área da saúde.

Diff-Mix melhora a classificação de imagens criando dados sintéticos diversos.

Usar redes neurais traz novas ideias sobre a dinâmica do atrito e modelagem preditiva.

Este artigo fala sobre métodos para treinar redes neurais ReLU de duas camadas de forma eficiente.

Um novo método melhora o aprendizado auto-supervisionado ao focar em pares de imagens de alta qualidade.

Este artigo fala sobre a importância da inicialização de parâmetros em redes neurais.

Pesquisas mostram os benefícios de métodos adaptativos sem raiz quadrada para treinar modelos de aprendizado profundo.

Esse estudo avalia modelos de sumarização para vários sistemas jurídicos.

DeepSample oferece técnicas eficazes para testar Redes Neurais Profundas de forma eficiente e precisa.

Uma nova abordagem para regressão usando Processos Gaussianos de Deep Horseshoe pra melhorar a seleção de variáveis.

O CLAP melhora o aprendizado de máquina ao aumentar a retenção do conhecimento anterior.

Novos métodos melhoram o mapeamento de campos agrícolas em regiões com pouco dado.