Neuste Artikel für Datenaugmentation

Ein neues Framework verbessert die konversationelle Suche, indem es die Generierung diverser Daten optimiert.

Die Verbesserung von Text-zu-SQL-Modellen durch die Integration unterschiedlicher Frageformulierungen.

Dieser Artikel untersucht, wie Datenaugmentation das Lernen im Deep Reinforcement Learning verbessert.

Eine Studie zeigt, dass Audio-Augmentierung die Spracherkennung in ressourcenschwachen Sprachen verbessern kann.

Die Untersuchung von Deepfake-Audio, um Transkriptionsmodelle für weniger verbreitete Sprachen zu verbessern.

Hyperedge-Verstärkung verbessert GNNs, indem sie komplexe Beziehungen in den Daten erfasst.

Dieser Artikel untersucht, wie die Generierung von Kommentaren die Programmierfähigkeiten grosser Sprachmodelle verbessert.

In diesem Papier werden die Herausforderungen und Lösungen zur Leistungsfähigkeit des visuellen Verstärkungslernens besprochen.

Die Verbesserung des Computerverständnisses von Bildern und Texten durch fortschrittliche Trainingstechniken.

Datenaugmentierungstechniken erkunden und ihren Einfluss auf NLP-Modelle.

Eine neue Methode hilft Robotern, Aufgaben mit simulierten Daten zu lernen.

Die Rolle von ChatGPT bei der Überwachung der Medikationssicherheit durch Ereignis-Extraktion erkunden.

MOVE integriert biologische Daten, um die Krebsforschung und Behandlungsstrategien zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert das maschinelle Lernen von audio-visuellen Daten.

Ein neuer Ansatz verbessert die Erkennung subtiler Cyberbedrohungen mit fortschrittlichen Datenmethoden.

Eine neue Methode verbessert die Klang­erkennung und die Standort­bestimmung von Quellen ohne Labels.

Dieser Artikel behandelt die Verbesserung von Vorhersagen durch fraktale Interpolation in Machine-Learning-Modellen.

Die Fortschritte bei automatisierten Audio-Untertitelungen und deren Einfluss auf die Barrierefreiheit erkunden.

Ein Blick auf RAG und Feintuning-Methoden zur Verbesserung der Leistung von LLMs bei seltenen Themen.

Die Hilfs-Fourier-Basis-Erweiterung verbessert die Robustheit von Bildern in Computer Vision-Modellen.

Untersuchen, wie sich Data-Augmentation-Techniken auf die Modellleistung in verschiedenen Klassen auswirken.

MolNexTR verbessert die Erkennung von chemischen Strukturen aus Bildern mit fortschrittlichen Techniken.

Neue Techniken verbessern die Segmentierungsgenauigkeit in Brust-Röntgenbildern.

Diese Forschung untersucht das spektrale Ungleichgewicht, um die Fairness in Klassifikationsmodellen des maschinellen Lernens zu verbessern.

Lerne, wie Projektionsköpfe Machine-Learning-Modelle verbessern.

Diese Studie untersucht die Rolle von synthetischen Beispielen bei der Autorschaftsverifizierung.

Untersuchung der Rolle von Datenaugmentation im Vergleich zu kontrastivem Lernen bei Empfehlungen.

Innovative Methoden verbessern die Analyse von Zeitreihen durch Automatisierung und maschinelles Lernen.

TransformMix verbessert die Datenaugmentation, indem es wichtige Merkmale in gemischten Bildern erhält.

Neue Methoden verbessern das Lesen und die Interpretation von Noten.

Ein neuer Ansatz, um Vorurteile in KI-Modellen zu reduzieren und die Vorhersagen zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Datennutzung für eine bessere Modellleistung.

Neuer Datensatz soll die Genauigkeit der CAD-Diagnose verbessern.

Eine Methode, um zu verbessern, wie Maschinen komplexe Diagrammfragen interpretieren.

Symmetrie nutzen für besseres Roboternlernen und Leistung bei echten Aufgaben.

Bemühungen, Satz-Embeddings zu verbessern, um umgangssprachliche Ausdrücke besser zu verarbeiten.

Die Forschung konzentriert sich darauf, Nutzerzufriedenheitsmodelle mit ausgewogenen Datensätzen zu verbessern.

TransFusion verbessert das kontrastive Lernen mit strukturierter Aufmerksamkeit und effektiver Datenverarbeitung.

Diff-Mix verbessert die Bildklassifizierung, indem es vielfältige synthetische Daten erstellt.

Ein neues Framework verbessert, wie wir die Kohärenz in Texten bewerten.