Neuste Artikel für Transfer Learning

Diese Studie bewertet Sprachmodelle zur schnellen Erkennung von Stromausfällen über soziale Medien.

Lern, wie föderiertes Lernen das maschinelle Lernen verbessern kann, während die Datensicherheit geschützt bleibt.

Die Nutzung von Transferlernen aus tschechischen Modellen verbessert die Genauigkeit der slowakischen Spracherkennung.

Modellleistung verbessern durch semi-supervised Strategien im maschinellen Lernen.

Dieses Dokument untersucht die Sentimentanalyse in verschiedenen Sprachen und Kulturen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Anpassungsfähigkeit von Modellen an verschiedene Datensätze.

Methoden zur Verbesserung von Sprachtechnologiesystemen für unterrepräsentierte Sprachen.

VCReg verbessert das Transferlernen, indem es unterschiedliche Merkmalsdarstellungen in Modellen fördert.

Neue KI-Techniken zeigen vielversprechende Ergebnisse bei der Vorhersage von Komplikationen nach einer Whipple-Operation.

Ein neuer Ansatz unterstützt die Videoaktivitätserkennung und schützt gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer.

Lern, wie Struktur die Entscheidungsfindung im Reinforcement Learning verbessert.

Eine neue Methode verbessert, wie Modelle aus Datentransformationen lernen.

Neuer Datensatz verbessert die Energievoraussagemethoden für Gebäude.

Neue Tools und Techniken erkunden, um die Gebärdensprachinterpretation zu verbessern.

Diese Studie konzentriert sich darauf, das gesprochene NER durch Transferlernen und E2E-Modelle zu verbessern.

Die Forschung konzentriert sich darauf, die Modellkomplexität in der Gehirnbildgebung zu reduzieren, um bessere Diagnosen zu ermöglichen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Leistung in verschiedenen Computersystemen.

Forschung untersucht, wie effektiv Transferlernen bei LiDAR-Datensätzen für die Archäologie ist.

Forschung zur Verbesserung von Handschriftenerkennungsmodellen für verschiedene Schreibstile.

Bevölkerungsbasierte SHM verbessert die Entscheidungsfindung bei der strukturellen Instandhaltung mit begrenzten Daten.

Neue automatisierte Techniken verbessern die Identifizierung von Schlaganfall-Läsionen in MRT-Scans.

Einsatz von Computer Vision zur Verbesserung der Fehlerklassifizierung in der additiven Fertigung.

Die Erforschung des Potenzials von Multi-Masken-Gewicht-gebundenen Modellen im maschinellen Lernen.

Diffusionsmodelle für die Bildgenerierung und Klassifikation erkunden.

Neues Deep-Learning-Modell verbessert die Tumorsegmentierungsgenauigkeit bei Kindern.

Die Rolle von Gesten in VR für effektive Mensch-Roboter-Kommunikation untersuchen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Sicherheit bei Aufgaben im Reinforcement Learning ohne vorherige Belohnungen.

Eine Studie über die Verwendung von Tonaufnahmen zur Identifizierung verschiedener Vogelarten in Afrika.

Die Verwendung von vortrainierten Audio-Embeddings führt zu besseren Modellen für die Musikklassifikation.

Eine aktuelle Studie stellt eine Technik vor, um die kognitive Belastung durch EEG-Daten zu bewerten.

Dieser Artikel untersucht die Rolle des Transferlernens bei der Verbesserung von Reinforcement-Learning-Modellen.

Computer Vision nutzen, um nützliche Kräuterpflanzen in Indonesien zu identifizieren.

Eine neue Trainingsmethode verbessert die Leistung von Dialogsystemen.

Forschung darüber, wie EEG Emotionen erkennt, kann die psychische Gesundheit und das Marketing verändern.

Neues Machine-Learning-Framework verbessert die Vorhersagen zur EDFA-Leistung mit minimalen Daten.

Eine Übersicht, wie Transferlernen die Entscheidungsfindung bei Banditenproblemen verbessern kann.

Diese Studie verbessert die Wildtierüberwachung mit Audio-Feature-Embeddings für eine bessere Klangklassifizierung.

Ein neuer Ansatz zur Bewertung der Anpassungsfähigkeit von vortrainierten Modellen an neue Aufgaben.

Forschung kombiniert Deep Learning und Graphen, um vielseitige Metaflächen zu erzeugen.

Innovativer Ansatz nutzt synthetische Bilder, um die Erkennung von Gehirntumoren zu verbessern.