یکی از چالش‌های بزرگ در یادگیری تقویتی، هماهنگی بین لایه‌های مختلف مدل و کارایی آموزش در محیط‌های پیچیده است. محققان به تازگی مدل جدیدی…

محققان در پژوهشی جدید، روشی نوآورانه به نام «linearFGW» را معرفی کرده‌اند که تحلیل ساختارهای گراف‌محور را متحول می‌کند! این متد با تبدیل داده‌های…

در دنیای هوش مصنوعی، بحث بر سر «عدالت» و رفع سوگیری (Bias) همیشه داغ است. پژوهشگران در مقاله جدیدی به سراغ مقایسه دو معیار…

محققان در پژوهشی جدید، رویکردی متفاوت برای آموزش مدل‌های «شبکه‌های جریان مولد» (GFlowNets) ارائه داده‌اند. تا پیش از این، اکثر مدل‌ها از «خطای مربعی»…

محققان در مقاله جدید خود به سراغ چالش مقیاس‌پذیری در مدل‌های «مخلوط فرآیند دیریکله» (Dirichlet Process Mixture) رفته‌اند. این روش جدید که از «اطلاعات…

محققان در پژوهشی تازه، راهکار جدیدی برای بهبود سیستم‌های «بندیت‌های زمینه‌ای» (Contextual Bandits) با بازخورد گرافیکی ارائه کرده‌اند. این مطالعه به یکی از چالش‌های…

محققان در یک پژوهش تازه، راهکار جالبی برای جایگزینی یا تقویت روش کلاسیک «Backpropagation» در شبکه‌های عصبی پیدا کرده‌اند. این روش که از «قوانین…

اگر در حوزه یادگیری ماشین و پردازش ساختارهای گرافی فعالیت می‌کنید، یک مقاله جدید و بسیار کاربردی منتشر شده که مثل یک «نقشه راه»…

محققان در مقاله‌ای جدید، راهکاری خلاقانه برای بهبود دقت نمونه‌برداری در مدل‌های گسسته ارائه داده‌اند. این تحقیق که با عنوان «Sampling Decisions» منتشر شده،…

یکی از بزرگترین چالش‌های هوش مصنوعی، «فراموشی فاجعه‌بار» است؛ یعنی وقتی مدل مهارت جدیدی یاد می‌گیرد، دانسته‌های قبلی‌اش را از دست می‌دهد! معمولاً برای…