Neuste Artikel für Multitasking Lernen

Ein neues Modell verbessert die Sicherheit bei der Sprachidentifikation und widersteht Sprachfälschungen.

Ein flexibles Tool, das für unterschiedliche Datenbeschriftungssituationen konzipiert ist.

Neues Framework verbessert Vorhersagen im Multi-Task-Lernen trotz Datenbeschränkungen.

Innovative Methoden zielen darauf ab, die Gehirnbildgebung für die Forschung zur psychischen Gesundheit zu verbessern.

HeMeNet für effizientes Multi-Task-Lernen von Proteinen mit 3D-Strukturen.

Neue Technologie verbessert die Genauigkeit der Diagnose von Lungenerkrankungen durch Klanganalyse.

Diese Studie verknüpft die Wortanalyse in Berichten mit der ESG-Leistung.

Eine neue Methode zielt darauf ab, die Fairness im Maschinenlernen zu verbessern, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

Eine neue Methode verbessert die Leistung und Effizienz von Sprachmodellen in lauten Umgebungen.

Neue Methoden verbessern die Vorhersagen in der Arzneimittelforschung und Materialwissenschaft.

UniAV kombiniert Aktionslokalisierung, Geräuscherkennung und audio-visuelle Ereignislokalisierung für ein besseres Videoverstehen.

Die Vorteile und Herausforderungen von geteilten Variablen-Einbettungen im maschinellen Lernen erkunden.

drGAT nutzt maschinelles Lernen, um vorherzusagen, wie Zellen auf Medikamente reagieren.

Erforsche die Rolle von Gedächtnis und Kontext bei der Verbesserung von Machine Learning.

SpeechVerse überbrückt das Verständnis von Audio und Sprachverarbeitung für eine bessere Interaktion zwischen Mensch und Computer.

Neues Modell verbessert die Vorhersagegenauigkeit für hydrophobe Bereiche in Proteinen.

VulLLM verbessert die automatische Erkennung von Softwareanfälligkeiten durch ausgeklügelte Lerntechniken.

Diese Studie verbessert AES, indem sie sich auf Grammatik bei der Bewertung von Essays konzentriert.

Modell-Evolution für bessere Leistung von Sprachmodellen ohne zusätzliche Trainingsdaten.

MODA verbessert Entscheidungsprozesse in städtischen Gebieten mit fortschrittlichen Lerntechniken.

Ein neues Modell verbessert die Fähigkeiten von Sprachmodellen, Funktionsaufrufe für komplexe Aufgaben zu machen.

VCHAR verbessert die Erkennung komplexer menschlicher Aktivitäten durch innovative visuelle Methoden.

HydraGNN nutzt maschinelles Lernen, um die Materialentdeckung und -modellierung zu beschleunigen.

HyperLoader verbessert das Training von Mehrfachmodellen mit innovativen Techniken und Hypernetzwerken.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit der Strassenerfassung mit Hilfe von graphbasierten neuronalen Netzwerken.

Kontextbewusste neuronale Übersetzungsmodelle verbessern die Genauigkeit durch Multi-Task-Lernen.

Diese Studie untersucht, wie das Lernen von Repräsentationen Robotern hilft, sich in sich verändernden Umgebungen anzupassen.

Eine neue Methode nutzt KI, um die Genauigkeit der Krebsgradierung zu verbessern.

Eine Methode, um das Deep Learning auf Geräten mit begrenzten Ressourcen zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz im Multi-Task-Maschinenlernen.

Eine neue Methode verbessert das Lernen mit mehreren Aufgaben, indem sie Ziele und Merkmale aggregiert.

Eine neue Methode verbessert, wie Autos ihre Umgebung verstehen.

CrowdMAC verbessert die Vorhersagen zur Crowd-Dichte, auch wenn die Daten unvollständig sind.

Eine neue Methode hilft Robotern, Aufgaben effektiv zu lernen und sich anzupassen.

MT-Diffusion generiert effizient mehrere Datentypen gleichzeitig und verbessert so KI-Anwendungen.

Analysieren, wie Trainingsdatensätze die Fairness von KI bei der Diagnose von Hautläsionen beeinflussen.

Eine Studie, die maschinelles Lernen-Modelle vergleicht, um Schwachstellen in C/C++-Code zu bewerten.

Ein neuer Ansatz zur Steigerung der Effizienz im Multi-Task-Learning mit Hilfe von Niedrig-Rang-Matrizen.

Multi-Task Gruppierung verbessert die Lerneffizienz und Leistung in verschiedenen KI-Anwendungen.

Eine neue Methode verbessert das Multi-Task-Lernen in Sprachmodellen, indem sie Wissen teilt.