Neuste Artikel für Beschneiden

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.

Eine Methode, um Sprachmodelle zu verkleinern, ohne die Effektivität durch Pruning und Distillation zu opfern.

Lern, wie Modellpruning die AI-Leistung verbessert und den Ressourcenbedarf senkt.

Eine frische Methode reduziert die Grösse von neuronalen Netzen, während die Leistung erhalten bleibt.

Eine neue Methode, die AutoSparse für effizientes Pruning von neuronalen Netzen zu Beginn verwendet.

Forschung an Hardware-Designs, um CNNs für energieeffiziente Bildverarbeitung zu optimieren.

Eine neue Methode verbessert die Sicherheit von DNNs ohne saubere Daten.

Ein innovativer Ansatz, um fortschrittliche Modelle effizient zu komprimieren, ohne die Leistung zu verlieren.

Untersuchen neuer Methoden zur Verbesserung der Effizienz und Sicherheit von neuronalen Netzwerken.

Lerne, wie die Modellkompression die Effizienz von grossen Sprachmodellen verbessert.

Neue Methoden verbessern die Leistung von neuronalen Netzen auf Geräten mit begrenzten Ressourcen.

Ein neuer Ansatz, um Entscheidungsbäume für komplexe Systeme ohne Vorwissen zu erstellen.

In diesem Artikel geht's um die Vorteile, Transformer-Modelle für Sprachaufgaben zu vereinfachen.

Wir stellen FedFT vor, eine Methode zur Verbesserung der Kommunikation im föderierten Lernen.

HESSO vereinfacht die Modellkompression und macht neuronale Netzwerke effizienter, ohne die Leistung zu verlieren.

Ein neuer Ansatz beschleunigt die Verarbeitung in grossen Sprachmodellen für bessere Leistung.

Eine neue Beweismethode für den B-Serie-Zusammensetzungssatz mithilfe von nicht beschrifteten Bäumen erkunden.

Personalisierte Systeme verbessern die Überwachung von Gesundheit und Verhalten durch angepasste Modelle.

Untersuchen, wie SSL-Modelle Datenpunkte speichern und welche Auswirkungen das hat.

Die Auswirkungen von Beschnittmethoden auf die Leistung und Interpretierbarkeit von GoogLeNet analysieren.

Innovative Methoden zielen darauf ab, grosse Sprachmodelle effizienter und einsatzfähiger zu machen.

Innovative Methoden zur Verbesserung von neuronalen Netzwerken mit weniger Rechenleistung.

MicroScopiQ verbessert die Leistung von KI-Modellen, während es weniger Energie verbraucht.

QuanCrypt-FL verbessert die Sicherheit im Föderierten Lernen mit fortschrittlichen Techniken.

Ein neuer Ansatz verbessert die Klarheit in Computer-Sprachmodellen.

ZipNN komprimiert KI-Modelle effizient und behält dabei wichtige Details bei.

KI-Tools wie ChatGPT haben Herausforderungen in der Energieeffizienz, für die Lösungen gefunden werden müssen.

AI-Gespräche sicher unterwegs mit Llama Guard.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz bei der Verarbeitung von Daten im maschinellen Lernen.

Eine neue Methode, um grosse Sprachmodelle effizient zu optimieren.

Entdecke, wie EAST tiefe neuronale Netzwerke durch effektive Pruning-Methoden optimiert.

Forschung zeigt, wie man Diffusionsmodelle komprimieren kann, ohne die Qualität zu verlieren.