Neuste Artikel für Beschneiden

Vision-Transformer verbessern, um mit vielfältigen und nicht im Verteilungsbereich liegenden Daten umzugehen.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz des Deep Learnings durch analoge Verarbeitung und Techniken im Frequenzbereich.

Entdecke Methoden, um Vision Transformers effizienter für reale Anwendungen zu machen.

Vision-Transformer effizient machen für Drohnen und mobile Geräte, um visuelle Aufgaben zu verbessern.

Neue neuronale Netze, die für bessere Leistung auf ressourcenlimitierten Geräten entwickelt wurden.

CERP optimiert den Speicherverbrauch in Empfehlungssystemen, ohne die Genauigkeit zu verlieren.

Optimierte Modelle können die Gesundheitsversorgung mit maschinellem Lernen verbessern.

Forschung zeigt, wie wichtig das Wachstum von Blutgefässen für die Gesundheit des Gehirns ist.

Diese Studie überprüft effiziente neuronale Netzwerktechniken zur Bildanalyse in der Fernerkundung.

Eine neue Methode zur Optimierung von DNNs für ressourcenbegrenzte Geräte.

Forschung verbessert Deep-Learning-Modelle für ressourcenbeschränkte Umgebungen.

ThinResNet setzt zuverlässige Benchmarks für den Vergleich von Pruning-Methoden in neuronalen Netzen.

Forschung zeigt Methoden, um Sprachmodelle zu komprimieren und dabei die Leistung bei der Codegenerierung zu erhalten.

Neue Methode reduziert Vision-Tokens für kosteneffizientes Training.

Neue Schnittmethoden verbessern die Leistung von Zero-Shot Multi-Speaker Text-to-Speech-Modellen.

Bayesian Sparsifizierung macht Deep Learning Modelle effizienter und leistungsfähiger.

Eine Methode, um CNNs während des Trainings zu vereinfachen und die Leistung beizubehalten.

Eine neue Methode, die beschnittene neuronale Netze für bessere Leistung verbessert.

Dieser Artikel bespricht Techniken, um die Effizienz und Leistung von grossen Sprachmodellen zu verbessern.

Intra-Fusion kombiniert Neuronen und macht neuronale Netzwerke kleiner und effizienter.

SLEB macht LLMs schneller und effizienter, indem überflüssige Transformer-Blöcke entfernt werden.

Lern, wie neue Beschneidungsmethoden die Effizienz in tiefen neuronalen Netzwerken verbessern, ohne die Genauigkeit zu opfern.

Ein neuer Ansatz verbessert die Erkennung von unsichtbaren Daten in Machine-Learning-Modellen.

Diese Studie untersucht, wie Modelkompression die Spracherkennung in lauten Umgebungen beeinflusst.

Eine neue Methode vereinfacht das Beschneiden von neuronalen Netzwerken für bessere Leistung.

Forscher vereinfachen neuronale Netzwerke, um die Leistung auf Geräten mit begrenzten Ressourcen zu steigern.

Die Balance zwischen Modellkompression und Vertrauenswürdigkeit in KI erkunden.

Eine neue Schnittmethode verbessert die Effizienz von Deep Learning in Kreuzstabsystemen.

Dieser Artikel bespricht Schnittmethoden, um die Effizienz von neuronalen Netzwerken zu steigern.

ALoRA verbessert das Tuning von Sprachmodellen, indem es Parameter dynamisch zuweist.

Neue Methoden verbessern die Effizienz von tiefen neuronalen Netzen für Geräte mit begrenzten Ressourcen.

Ein neuer Ansatz, um die Komplexität von CNNs zu reduzieren, während die Leistung erhalten bleibt.

Forschung verbessert die Genauigkeit des robotergestützten Beschneidens durch Simulation und Deep-Learning-Techniken.

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.