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Ergebnisse für “Viva”
Forschung

<p>Topology-Aware Revival steigert Effizienz im sparsamen Training um bis zu 38 %</p> <p>Im Bereich des sparsamen Lernens wird häufig ein statisches Maskenmuster verwendet, um die Rechenlast zu reduzieren. Diese feste Struktur kann jedoch die Robustheit des Modells stark einschränken, da frühzeitige Pruning-Entscheidungen das Netzwerk in eine brüchige Architektur sperren. Besonders in tiefen Reinforcement‑Learning‑Umgebungen, wo sich die Policy kontinuierlich verändert und damit die Trainingsverteilung vers

arXiv – cs.LG
Forschung

<h1>Expertenmodelle verbessern Überlebensvorhersage und Kalibrierung</h1> <p>Eine neue Veröffentlichung auf arXiv (2511.09567v1) präsentiert Deep‑Mixture‑of‑Experts‑Modelle, die speziell für die Analyse von Überlebensdaten entwickelt wurden. Diese Modelle nutzen die Kraft von Expertennetzwerken, um Patienten in sinnvolle Gruppen zu clustern und gleichzeitig präzise Vorhersagen zu liefern.</p> <p>Traditionell führt die Gruppierung von Patienten zu einem Kompromiss: Die Kalibrierung der Vorhersagen und die Ge

arXiv – cs.LG