Neuste Artikel für Datenaugmentation

Diese Arbeit zeigt effektives robotisches Lernen mit selbstüberwachten Verstärkungstechniken.

Die Verbesserung der Code-Analyse durch ein besseres Verständnis von Entwicklerpraktiken und Cloning.

Eine neue Methode verbessert die Abschätzung der Faserorientierung in der DW-MRT über verschiedene Datenquellen hinweg.

Eine neue Methode verbessert die Erstellung von Problemlisten aus Krankenhausberichten.

Neue Methoden verbessern die Früherkennung von Atemwegserkrankungen anhand von Klangdaten.

Ein neuer Ansatz kombiniert Cloze-Aufgaben und Datenaugmentation für bessere QA-Leistung.

Diese Methode verbessert die VQA-Leistung, indem sie unbeschriftete Bilder zur Fragenstellung nutzt.

KI einsetzen, um die Sicherheitsprüfungen beim Laden in der Logistik zu verbessern.

Ein neues Framework verbessert die CTR-Vorhersage, indem es das Problem der Stichprobenauswahl angeht.

Ein Blick darauf, wie man die Bildbeschriftung mit Benutzerinput und Datentechniken verbessern kann.

Benutzerfeedback einbeziehen, um Bildunterschrift-Modelle zu verbessern für ein besseres Nutzererlebnis.

Neue Techniken senken die Kosten für die Beschriftung und verbessern die Klassifizierung von Galaxienformen.

ScoreCL verbessert das Modelllernen durch adaptive Punktanpassung im kontrastiven Lernen.

Verbesserung der Bearbeitung seltener Anfragen in Sprachassistenten durch Datenanreicherung.

Verbesserung von KI-Tools zur Generierung von Code aus natürlichen Sprachbeschreibungen.

Die Rolle von Datenaugmentation bei der Verbesserung der Leistung von Machine-Learning-Modellen erkunden.

Diese Studie verbessert die Klassifizierung von ESG-Themen mithilfe von Sprachmodellen in Englisch und Französisch.

Ein neuartiger Ansatz, der instanzbasierte Datenaugmentation nutzt, um die Robustheit von adversarialen Modellen zu verbessern.

Lookaround-Optimierer verbessert das Modelltraining, indem er Gewichtsmittelung während des gesamten Prozesses integriert.

Ein Blick auf die OpenLane Topology Challenge und ihre innovativen Methoden.

KI-Technologie verbessert Reha-Übungen durch die Analyse von Videodaten.

OpenOOD v1.5 verbessert die Bewertungsmethoden für OOD-Erkennung, um zuverlässige Leistungen zu gewährleisten.

Dieses Modell verbessert das maschinelle Lernen in klinischen Umgebungen, trotz unterschiedlicher Datenquellen.

Die Forschung zielt darauf ab, die Spracherkennung in Englisch-Mandarin-Gesprächen zu verbessern.

Neue Methoden zur Generierung von Fragen verbessern die Lesefähigkeiten und das Engagement.

Ein Überblick über Fortschritte in der natürlichen Sprachverarbeitung und deren Anwendungen.

Generative KI verändert das Design und die Funktion von drahtlosen Netzwerken.

Neue Methoden verbessern die Beziehungsanalyse und die Dateneffizienz.

Forscher nutzen neuronale Netzwerke, um die Erkennung von starken gravitativen Linsen zu verbessern.

Ein neues CNN-Modell verbessert die Genauigkeit und Effizienz bei der Diagnose von Netzhauterkrankungen.

Hohe Genauigkeit bei der Bildklassifizierung mit einem kompakten ResNet-Modell erreichen.

Ein neues Framework verbessert die Datenaugmentation für eine bessere Anomalieerkennung.

Die Vorteile und Herausforderungen von semi-supervised Objekt-Erkennungs-Methoden erkunden.

FLOWER behandelt Few-Shot-Lernen und katastrophales Vergessen in Machine-Learning-Modellen.

Eine neue Methode erstellt Textbilder für Sprachen mit wenig Daten.

Diese Studie verbessert kleinere KI-Modelle, indem sie Wissen von grösseren Sprachmodellen nutzt.

Dieser Artikel untersucht die Rolle und Herausforderungen von synthetischen tabellarischen Daten im ML.

Eine neue Methode zur Vorhersage von Anomalien mit fortschrittlichen Deep-Learning-Techniken.

Dieser Artikel bewertet die Wirksamkeit von tokenbasierten Textaugmentierungstechniken in der natürlichen Sprachverarbeitung.

Neue Techniken verbessern das emotionale Verständnis bei Sprachverarbeitungsaufgaben.