Neuste Artikel für Verlustfunktionen

Einen einheitlichen Ansatz erkunden, um die Klassifikationsgenauigkeit und Konsistenz zu verbessern.

Ein neues Verfahren verbessert die Schätzung von Gedächtniskernen in der Partikeldynamik.

Ein neuer leichter Vision-Transformer verbessert die Tiefenschätzung für stromsparende Geräte.

Switch-DiT verbessert die Bildgenerierung durch innovative Beziehungen zwischen Entrauschungsaufgaben.

Ein neuer Ansatz, um Backdoor-Proben zu finden, ohne saubere Daten zu brauchen.

Eine Studie zeigt Faktoren, die die Leistung von einlagigen GCNs bei verschiedenen Datenmodellen beeinflussen.

Probabilistische neuronale Netze bieten tiefere Einblicke in Unsicherheiten bei wissenschaftlichen Modellierungen.

Ein neuer Ansatz vereinfacht die Videozuordnung, indem er die Notwendigkeit für präzise Zeitstempel eliminiert.

Eine neue Methode zur effektiven Gewichtsoptimierung bei mehrzieligen maschinellen Lernaufgaben.

Neurale Netzwerke nutzen, um komplexe partielle Differentialgleichungen effizient zu lösen.

Eine Methode, die Physik und Deep Learning kombiniert, verbessert die Klarheit von Unterwasserfotos.

Ein neuer Ansatz zur Tiefenschätzung aus einem einzelnen Bild, der die Einschränkungen der Kamera umgeht.

Automatisierte Lösungen zur Erkennung von Gehirntumoren zeigen vielversprechende Ansätze zur Verbesserung der Patientenversorgung.

Die Nutzung von neuronalen Netzwerken bietet neue Einblicke in die Reibungsdynamik und vorausschauende Modellierung.

Eine neue Methode verbessert das selbstüberwachte Lernen, indem sie sich auf hochwertige Bildpaare konzentriert.

Dieser Artikel bespricht die Bedeutung der Parameterinitialisierung in neuronalen Netzen.

Robuste Optimierungsmethoden für unsichere Daten in der Entscheidungsfindung erforschen.

Die Erkennung von grossen Objekten in Umgebungen für autonome Fahrzeuge verbessern.

Diese Arbeit präsentiert einen systematischen Rahmen zur Analyse von Machine-Learning-Algorithmen.

Dieser Artikel beschreibt eine Methode, um digitale Zwillinge von sich bewegenden Objekten zu erstellen.

Eine neue Verlustfunktion verbessert die Zuverlässigkeit von neuronalen Operatoren zur Lösung von PDEs.

Die Integration von menschlichem Denken in das AI-Training verbessert die Erklärungen der Modelle und schafft Vertrauen.

Eine neue Methode verbessert die Leistung von Vision Transformern bei unausgewogenen Datensätzen.

Eine neue Methode verbessert 3D-Gesichtsmodelle, indem sie subtile Gesichtsausdrücke einfängt.

Diese Studie untersucht, wie kleine Gewichtinitialisierungen das Training von neuronalen Netzwerken beeinflussen.

Eine neue Verlustfunktion verbessert die Genauigkeit bei semantischen Segmentierungsaufgaben.

OLRG bietet einen neuen Ansatz, um komplexe Quantensysteme besser zu simulieren.

Ein Blick auf MONA, ein System, das die stille Sprachkommunikation verbessert.

Diese Arbeit entwickelt eine Methode, um mehrschichtige Textklassifizierungsherausforderungen besser zu bewältigen.

Eine neue Methode verbessert die Segmentierung mit minimalen Anmerkungen in 3D-Medizinbildern.

Eine neue Methode vereinfacht die Bildbearbeitung, indem sie sich auf Rauschen und Timing konzentriert.

Maschinelles Lernen verbessert künstliche Viskositätsmodelle für bessere numerische Simulationen.

Ein neuer Ansatz, der genetisches Programmieren nutzt, um Verlustfunktionen für die Bildklassifizierung zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Parameterschätzung für die lineare Regression bei nicht-standardmässigen Fehlerverteilungen.

Diese Studie verbessert die Ausrichtung von Netzhautbildern mithilfe fortschrittlicher Deep-Learning-Techniken.

EMOPortraits verbessert den Realismus von animierten Avataren, indem es die Genauigkeit der emotionalen Ausdrucksweise steigert.

Die Rolle von Deep Learning bei der Verbesserung von Videokompressionstechniken erkunden.

tLaSDI verbindet Thermodynamik und maschinelles Lernen, um komplexe dynamische Systeme zu modellieren.

Eine neue Methode verbessert die Klangverarbeitung durch automatisches Tuning von Feedback-Delay-Netzwerken.

Innovative Methoden verfeinern Ontologie-Embeddings für eine bessere Vollständigung von Wissensdatenbanken.