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Une nouvelle méthode CST permet aux modèles récurrents de généraliser à des contextes bien plus longs que ceux utilisés lors de l'entraînement.
L'approche consistant à entraîner classiquement pour déployer quantiquement montre des limites de généralisation.
Des chercheurs proposent un algorithme atteignant la borne de risque statistiquement optimale pour l'apprentissage PAC agnostique.