Neuste Artikel für Tiefe Neuronale Netzwerke

Neue Techniken sollen die Audioqualität verbessern, indem sie Paketverluste angehen.

In diesem Artikel wird ein innovativer Ansatz vorgestellt, um die Erkennung von Verkehrsschildern zu verbessern.

Eine frische Perspektive auf tiefe neuronale Netzwerke mit mathematischen Prinzipien.

Ein Weg, die Leistung von DNNs in Echtzeit für mehr Effizienz anzupassen.

Eine neue Methode ermöglicht den Datenschutz im Deep Learning durch polynomielle Näherungen.

Innovative Methoden verbessern die Sicherheit in der digitalen Kommunikation für sensible Informationen.

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

ShadowNet verbindet klassische Schatten und neuronale Netzwerke, um das Lernen von Quantensystemen zu verbessern.

Ein Modell kombiniert Deep Learning und regelbasierte Systeme für klare Entscheidungen.

Neue Ansätze in der analogen computerei verbessern die Genauigkeit und Effizienz im Deep Learning.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Analyse von Herz-MRTs mit KI.

AVMIT gibt Forschern Einblicke, wie Sound und Vision in der Aktionserkennnung zusammenhängen.

Eine neuartige Methode zur Verbesserung der Designoptimierung mit mehreren Modellen.

Eine neue Methode senkt die Rechenkosten in tiefen neuronalen Netzwerken, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.

Eine neue Methode, um wichtige Merkmale in komplexen Datensätzen besser zu identifizieren.

Neue Deep-Learning-Modelle verbessern die Analyse von Organellen in labelsfreier Durchlichtmikroskopie.

Eine neue Methode verbessert das Modelltraining mit verrauschten Labels durch die Verwendung der lokalen intrinsischen Dimension.

Ein neues Modell vereinfacht Simulationen von Perowskitoxiden für die Materialwissenschaft.

Ein neuer Ansatz verbessert das Verständnis von Merkmalsinteraktionen in tiefen neuronalen Netzwerken.

Computer lernen, Rhythmus und Harmonie in Musik für kreative Anwendungen zu trennen.

Lerne, wie Low-Bit-Akkumulatoren die Leistung von DNNs verbessern, ohne die Genauigkeit zu opfern.

NFLikelihood ermöglicht unüberwachtes Lernen von Wahrscheinlichkeiten und verbessert die Datenanalyse in der Physik.

Diese Studie bewertet die Sicherheit von DNNs beim Umgang mit unbekannten Fahrdaten.

Eine neue Methode kombiniert vertikale symbolische Regression und Deep Learning für bessere Entdeckung von Gleichungen.

Neue Algorithmen verbessern die Erkennung von Primärvertizes am Large Hadron Collider.

Eine neue Methode verbessert Deep-Learning-Anwendungen für komplexe Gleichungen in der Wissenschaft.

Dieser Artikel behandelt, wie architektonische Entscheidungen den Lernprozess von DNNs beeinflussen.

Neue Strategien ermöglichen es Trojaner-Angriffen, Erkennungsmethoden effektiv zu umgehen.

Ein neues Verfahren verbessert die Klangtrennung über verschiedene Frequenzen hinweg.

Eine Studie zur Vorhersage von Rotverschiebungen von GRBs durch fortgeschrittene Machine-Learning-Techniken.

Freiwillige tragen durch das „Name that Neutrino“-Projekt zur Neutrino-Forschung bei.

Neue Methoden erkunden, um die Model Predictive Control mit Deep-Learning-Techniken zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz von DNNs auf Geräten mit begrenzten Ressourcen.

Neue Methode verbessert die Effizienz beim Lösen komplexer partieller Differentialgleichungen mit Hilfe von neuronalen Netzwerken.

Neue Wasserzeichenmethode stärkt den Schutz von Machine-Learning-Modellen gegen Diebstahl.

Forscher verbessern die Jet-Messungen, um die Eigenschaften des Quark-Gluon-Plasmas besser zu verstehen.

Neue Methoden verbessern die Datensicherheit und Effizienz für smarte Technologien.

Die DeepKnowledge-Methode verbessert die Zuverlässigkeit von DNNs in kritischen Anwendungen.

Neue Methode verbessert Vorhersagen für sich bewegende Objekte im autonomen Fahren.

DeepSample bietet effektive Techniken, um Deep Neural Networks effizient und genau zu testen.