Neuste Artikel für Transfer Learning

In diesem Artikel werden Methoden besprochen, um die ASR für Sprachen mit wenig Daten zu verbessern.

Entdecke, wie Transferlernen die Ergebnisse von Modellen verbessert, indem es Wissen aus verwandten Aufgaben nutzt.

Neue Methode verbessert Bayesianische Neuronale Netze für bessere Verallgemeinerung im Transferlernen.

Ein neues Framework verbessert die Genauigkeit bei der Erkennung von Polyps in der gastrointestinalen Bildgebung.

Diese Studie verbessert Methoden zur Erkennung von aussergewöhnlichen Beispielen in der medizinischen Bildgebung.

Diese Studie bewertet CNN- und modifizierte VGG16-Modelle bei Aufgaben zur Emotionserkennung.

Ein neuer Ansatz zur Überwachung der strukturellen Gesundheit nutzt Daten von ähnlichen Strukturen.

Diese Studie zeigt neue Methoden zur Rekonstruktion von Trainingsdaten aus hochauflösenden Bildern.

Forschung kombiniert Sprachverbesserung und Transferlernen für bessere Anti-Spoofing-Systeme.

Eine neue Methode steigert die Leistung generativer Modelle, selbst bei spärlichen Trainingsdaten.

Methoden zur Verbesserung der Genauigkeit der Telefonlokalisierung trotz Geräteunterschieden.

Eine Studie über die Balance zwischen Transferlernen und individueller Privatsphäre bei der Datennutzung.

Eine neue Methode verbessert das Lernen von visuellen Daten, ohne Details zu verlieren.

Dieser Artikel behandelt, wie man die Trainingsgeschwindigkeit von neuronalen Netzwerken durch Transferlernen von Supernetzen verbessern kann.

Neurale Netze verbessern Designprozesse für bessere Schalldämmung in der Akustik.

Eine neue Methode verbessert die Erstellung von Klaviercovern und sorgt für ein gutes Gleichgewicht zwischen Qualität und musikalischer Integrität.

Eine neue Methode für schnelleres Reinforcement Learning durch Wissensaustausch.

SAM2 verbessert die medizinische Bildanalyse und steigert die Genauigkeit und Zugänglichkeit für Docs.

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.