Li Shen

DFedADMM und DFedADMM-SAM verbessern das Modelltraining und sorgen gleichzeitig für Datenschutz.

Modelle kombinieren, um Genauigkeit und Effizienz im Deep Learning zu steigern.

Neue Methoden verbessern die maschinelle Übersetzung für ressourcenarme Sprachen.

Eine neue KI-Methode verbessert die Analyse von Mammografien, ohne dass umfangreiche beschriftete Daten nötig sind.

Dieses Papier behandelt Methoden zur Reduzierung von Bias in der Datenanalyse.

Ein neuer Ansatz versucht, Alzheimer-Krankheit anhand verschiedener Datentypen zu klassifizieren.

Ein neues Framework verbessert das Lernen von vortrainierten Modellen ohne Originaldaten.

Erforschung der Regularisierung von Aufgaben-Gruppierungen, um die Heterogenität von Modellen zu steuern.

Forschung stellt ein Rahmenwerk vor, um das Verständnis von Gehirnnetzwerken und deren Konnektivität zu verbessern.

Ein neues Framework verbessert die Modellleistung bei begrenzten Daten.

Eine neue Methode, um vortrainierte Modelle durch selektives Feintuning zu verbessern.

Forscher kombinieren fMRI und MEG, um die Gehirnaktivität bei kognitiven Aufgaben zu untersuchen.

Dieser Artikel untersucht das Verhalten und den Transport von Tensiden mithilfe von Computersimulationen.

Erforsche den Ansatz von föderiertem Lernen zur Privatsphäre im maschinellen Lernen.

Ein neues Modell verbessert die Fähigkeit von KI, zu lernen, ohne zu vergessen.

Eine neue Methode verbessert die Qualität des Code-Ergebnisses von Sprachmodellen.

Dieser Artikel behandelt Vorurteile in grafischen Modellen und schlägt eine Methode für faire Analysen vor.

A-FedPD passt Modellupdates an, um die Trainingsinstabilität im föderierten Lernen zu reduzieren.

Eine neue Methode verbessert die medizinische Bildsegmentierung mit weniger gekennzeichneten Proben.

Ein Blick darauf, wie Graph-Lernen die semi-supervised Domänenanpassung verbessert.

FWA verbessert die Geschwindigkeit und Generalisierung von Machine Learning durch gezieltes Gewichte-Durchschnitt.

Ein Blick auf Bi-Level-Optimierungsmethoden und deren Einfluss auf Machine-Learning-Modelle.

Entdecke, wie Brain Connectomics Echo State Networks verbessert, um bessere Vorhersagen zu treffen.