Neuste Artikel für Transfer Learning

Neurale Netzwerke nutzen, um die Full-Waveform-Inversion für bessere Untergrundabbildungen zu verbessern.

Erforsche, wie KI und Transferlernen die Erkennung von Nierenkrebs verändern.

FPT+ verbessert das Transferlernen für hochauflösende medizinische Bilder mit minimalen Ressourcen.

Der PAMSO-Algorithmus verbessert die Optimierung über mehrere Zeiträume für bessere Entscheidungen.

Forscher nutzen Deep Learning, um Übergangsmetall-Dichalkogenide mit AFM-Bildern zu klassifizieren.

Ein Deep-Learning-Modell sagt die Ergebnisse von Handballspielen bei den kommenden Olympischen Spielen voraus.

Maschinenlernen verwandelt, wie wir Materialverhalten untersuchen und vorhersagen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Entscheidungsfindung im Reinforcement Learning, indem er sich auf Objekte konzentriert.

KI verändert die Landwirtschaft durch innovative Methoden zur Pflanzenklassifizierung und verbesserte Entscheidungsfindung.

Eine neue Methode verbessert die Modellleistung, indem sie gemeinsam genutztes Wissen über verschiedene Aufgaben nutzt.

Die Kombination von SONAR-Abbildung und Deep Learning verbessert die Klarheit bei Unterwasserklassifikationen.

Transferlernen verbessert Deep-Learning-Modelle in der drahtlosen Kommunikation mit weniger Daten.

Forschung zu Schnittmethoden verbessert die Effizienz und Genauigkeit von 3D-Neuronalen Netzwerken.

Erforschen, wie Transferlernen beim Studieren von Elektroninteraktionen mit Atomkernen hilft.

Eine neue Methode verbessert neuronale Netzwerke für Geräte wie Smartphones und günstige Computer.

Ein Blick darauf, wie Transferlernen die Modellleistung durch Skalierungsgesetze beeinflusst.

Dieser Artikel untersucht Methoden zur Verbesserung von Text-zu-Sprache-Systemen für unterrepräsentierte Sprachen.

Dieser Artikel untersucht den Einsatz von Transferlernen zur Anomalieerkennung in HCAL-Daten.

Einsatz von tiefen neuronalen Netzen zur Verbesserung der Kollisionsdetektion in modernen Fertigungstechniken.

Ein neuer Ansatz verbessert die Diagnose von Hautzuständen für verschiedene Hauttöne.

Erfahre, wie KI die Art und Weise verändert, wie wir Insektenarten identifizieren.

Diese Studie passt bestehende Modelle an, um die Infrarot-Objekterkennung zu verbessern.

Diese Studie stellt Methoden zur bayesianischen Optimierung in verschiedenen Suchräumen vor.

Wir stellen ERF-CondLaneNet vor für bessere Fahrstreifenkennung in komplizierten Verkehrssituationen.

Ein selbstkalibrierendes Modell verbessert die Prothesesteuerung und die Anpassungsfähigkeit des Nutzers.

Lerne, wie Transferlernen die Ergebnisse von maschinellem Lernen mit begrenzten Daten verbessert.

Fundierungsmodelle verbessern die Genauigkeit bei der Identifizierung von Pflanzen weltweit.

Diese Studie untersucht den Einsatz von Transferlernen für eine effektive Qualitätskontrolle beim Laminieren von CFRP-Bändern.

Eine Übersicht über Technologien zur Erkennung von Schlüsselwörtern und deren Herausforderungen mit der Urdu-Sprache.

Studie untersucht LSTM-Netzwerke für bessere Internetverkehrsprognosen.

Ein Überblick über die einzigartigen Probleme, mit denen Sprachen mit geringeren Ressourcen konfrontiert sind, und mögliche Lösungen.

Vorherige Testdaten nutzen, um aktuelle Behandlungsevaluierungen zu verbessern.

Diese Studie verbessert die Emotions­erkennungssysteme für weniger verbreitete Sprachen mithilfe von Daten mit hohem Ressourcen­anteil.

Maschinenlernen will die Wettervorhersage verbessern, indem es Modellverzerrungen angeht.

Eine neue Methode verbessert die Leistung von LLMs und reduziert gleichzeitig die Komplexität.

Transfer-Lernen verbessert die Audio-Klassifizierung für die Erkennung von Unterwassergeräuschen.

Studie untersucht die Rolle von Schlaf beim Transferlernen und der Gedächtniskonsolidierung.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung von molekularen Eigenschaftsvorhersagen in der KI durch Aufgabenaddition.

Forschung zur Verbesserung der Vogelstimmenidentifikation durch Machine-Learning-Techniken.

Erforschung der Nutzung von synthetischen Daten zur Verbesserung von DRL in realen Anwendungen.