Ogni settimana ti portiamo i migliori documenti, articoli e video di ricerca sull'intelligenza artificiale che abbiamo trovato interessanti, fantastici o semplicemente strani quella settimana. Divertiti!
Documenti di ricerca
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- Districarsi per diffusione subspaziale
- Raccolta dati immagine COVID-19: le previsioni future sono il futuro
- L'ambiente di apprendimento NetHack
- FNA++: adattamento rapido della rete tramite la rimappatura dei parametri e la ricerca dell'architettura
- A3T-GCN: rete convoluzionale del grafico temporale di attenzione per la previsione del traffico
- Modelli probabilistici di diffusione denoising
- Imparare con AMIGo: obiettivi intrinseci motivati dall'avversario
- Pix2Vox++: Ricostruzione di oggetti 3D sensibili al contesto multiscala da immagini singole e multiple
- Reti contraddittori generativi contrastanti
- Aumento automatico dei dati per la generalizzazione nel Deep Reinforcement Learning
Articoli
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- RepNet: conteggio delle ripetizioni nei video
- Il QLattice: un nuovo modello di apprendimento automatico di cui non sapevi di aver bisogno
- Come spiegare ogni modello di apprendimento automatico durante un'intervista
- Utilizzo delle reti neurali per comprendere il codice sorgente
- La mappatura delle caratteristiche di Fourier consente agli MLP di apprendere funzioni ad alta frequenza in domini a bassa dimensione
- L'avvio aiuta gli FPGA a sostituire le GPU negli acceleratori AI
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Questa settimana in AI - Numero 23 | Il codice di Rubik
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