Neuste Artikel für Beschneiden

Eine Methode zum aufgabenunabhängigen Kürzen von komplexen Modellen vorstellen.

COPAL verbessert Sprachmodelle für bessere Anpassung, ohne sie neu zu trainieren.

Ein neues System verbessert die Effizienz bei der Analyse von Graphdatenmustern.

Erkunde Methoden, um die Effizienz und Sicherheit von tiefen neuronalen Netzwerken zu verbessern.

Eine neue Methode zum Komprimieren von CNNs, während die Genauigkeit für effiziente Bildverarbeitung erhalten bleibt.

Ein klarer Leitfaden zu Entscheidungsbäumen und ihren Anwendungen in der realen Welt.

Verbesserte Strategien für effiziente Jobplanung auf parallelen Maschinen.

DSNNs verarbeiten Informationen wie echte Neuronen und bieten eine verbesserte Effizienz im Umgang mit Daten.

Neue Methode verbessert die Bildrestaurierung, indem sie das Rauschen reduziert und Details bewahrt.

Die VTrans-Methode reduziert die Grössen von Transformer-Modellen erheblich, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

Die Forschung stellt eine systematische Methode vor, um grosse Sprachmodelle effizient zu kürzen.

Ein neuer Ansatz für Bewertungskriterien bei maschineller Übersetzung für bessere Zugänglichkeit.

RankAdaptor optimiert das Fine-Tuning für beschnittene KI-Modelle und verbessert die Leistung effizient.

FedMap verbessert die Effizienz des föderierten Lernens und gewährleistet dabei den Datenschutz.

Die Kombination von Pruning und Quantisierung macht DNN-Effizienz für kleinere Geräte einfacher.

Ein Überblick darüber, wie Sprachmodelle wie Transformers funktionieren und ihre Bedeutung.

Eine neue Methode verbessert B&B-Algorithmen für L0-Regularisierungsprobleme.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz von Sprachmodellen und senkt gleichzeitig die Kosten und den Umweltimpact.

Quantisierung und Pruning bewerten, um DRL-Modelle für begrenzte Ressourcen zu optimieren.

Eine Methode zur Steigerung der Effizienz von Modellen im maschinellen Lernen durch effektive Beschneidungsstrategien.

LayerShuffle verbessert die Robustheit von neuronalen Netzen, indem es eine flexible Ausführung von Schichten ermöglicht.

Ein Blick auf die Sicherheitsbedenken bei komprimierten Sprachmodellen.

Neue Methoden reduzieren den Speicherverbrauch und behalten gleichzeitig die Leistung in LLMs bei.

Forschung zum Nervenzellabbau gibt Einblicke in die Entwicklung von Schizophrenie.

Techniken zur Optimierung von RNNs, mit Fokus auf Mamba und Herausforderungen bei der Quantisierung.

Diese Studie untersucht Methoden, um kleinere Sprachmodelle effektiv und kostengünstig zu erstellen.

Dieser Artikel analysiert die Modellleistung bei verschiedenen Aufgaben und Datensätzen.

Neue Beschneidungstechniken verbessern Deep-Learning-Modelle für Smartphones mit begrenzten Ressourcen.

Methoden zur Beschleunigung der Sprecherdiarisierung, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.

Diese Forschung untersucht den Einfluss von Beschnitt und zufälligen Strukturen auf die Leistung von RNNs.

Eine neue Methode verbessert das Training von spärlichen Sprachmodellen und minimiert dabei den Leistungsverlust.

Ein Blick darauf, wie Neuronen sich während der Gehirnentwicklung entwickeln.

Lerne Methoden, um grosse Sprachmodelle für bessere Leistung und Effizienz zu optimieren.

Lerne, wie das Beschneiden dazu beiträgt, die Grösse von neuronalen Netzwerken zu reduzieren und trotzdem die Leistung zu erhalten.

Forschung zeigt, wie man Sprachmodelle kleiner und effizienter machen kann.

Erfahre, wie CON-FOLD das Verständnis von Entscheidungen im maschinellen Lernen verbessert.

Erfahre, wie PQV-Mobile ViTs für effiziente mobile Anwendungen verbessert.

Untersuchen von Abwehrmethoden, um Federated Learning vor Datenpannen zu schützen.

Kritische Phasen formen die sensorische Verarbeitung und neuronale Schaltkreise im Gehirn.

Eine neue Technik verbessert die Effizienz von vortrainierten Sprachmodellen.