Neuste Artikel für Vortrainierte Modelle

TransTroj verbessert Backdoor-Angriffe, steigert die Effektivität und Widerstandsfähigkeit gegen Entdeckung.

Ein neuer Datensatz liefert Einblicke in die Nutzung von vortrainierten Modellen in Softwareprojekten.

Eine Strategie zur Verbesserung der Leistung und Fairness in föderierten Lernmodellen.

Forschung zeigt, dass die Genauigkeit beim Erkennen von Emotionen aus Sprache über verschiedene Sprachen hinweg besser geworden ist.

Eine neue Methode steigert die Effizienz des aktiven Lernens im Machine Learning.

Neue Trainingsmethode hilft Sprachmodellen, Informationen besser zu behalten.

Eine Methode zur Bewertung der Übertragbarkeit von vortrainierten Modellen für die Objekterkennung.

Dieser Artikel stellt eine neue Methode vor, um die visuelle Verankerung zu verbessern, indem Daten und Modellwissen zusammengeführt werden.

Neue Methoden verbessern ASR für unterrepräsentierte Sprachen, indem sie Daten aus ähnlichen Sprachen nutzen.

Eine neue Methode verbessert Deep-Learning-Modelle für unausgeglichene Datensätze.

Ein neuer Ansatz zur Klassifizierung von unbekannten audio-visuellen Inhalten.

Neue Methoden erkunden, um die Spracherkennung von Emotionen mit natürlichen Daten zu verbessern.

Idefics2 zeigt Verbesserungen in der Verarbeitung von Bild und Sprache durch innovative Designentscheidungen.

Diese Studie untersucht die Effektivität von mehrsprachigen Modellen beim Erkennen von Audio-Deepfakes.

Ein neues Framework verbessert das Verständnis von KI für 3D-Räume.

Preference Flow Matching bietet eine neue Möglichkeit, die KI-Ausgaben mit den Nutzerpräferenzen abzugleichen.

Ein neues Framework verbessert die Effizienz und Leistung der Named Entity Recognition.

Die Analyse der Effektivität von ViTs für die Texturerkennung im Vergleich zu traditionellen Methoden.

Diese Forschung konzentriert sich darauf, Methoden zu verbessern, um unerwünschte Informationen aus Sprachmodellen zu entfernen.

In diesem Artikel geht's um ein neues Modell, das visuelle und sprachliche Verarbeitung kombiniert.

Ein neues Framework reduziert den menschlichen Aufwand und kümmert sich um Modellverzerrungen.

Eine neue Methode verbessert die Anleitung in Diffusionsmodellen mit Hilfe von Reinforcement Learning.

Analyse von effektiven Clean-Label-Backdoor-Angriffstechniken im maschinellen Lernen.

Eine neue Methode verbessert das Lernen neuer Klassen, während altes Wissen erhalten bleibt.

Dieser Artikel bespricht Methoden, um zu verbessern, wie Roboter die Verwendung von Objekten erkennen.

Fortgeschrittene Modelle sagen Herzkrankheiten anhand von PPG- und EKG-Signalen voraus.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Taggenauigkeit mit vortrainierten Modellen.

Ein Rahmen hilft bei der Auswahl effektiver vortrainierter Modelle zur Schwachstellenerkennung.

Darwinistische Konzepte nutzen, um die Trainingsmethoden von neuronalen Netzwerken zu verbessern.

Studie bewertet vortrainierte KI-Modelle zur Interpretation von MRT, CT und Röntgen.

Ein neues Framework verbessert das Datenpruning, indem es sich auf vortrainierte Modelle für molekulare Aufgaben konzentriert.

Eine neue Methode zum Musiktagging mit Few-Shot-Learning zeigt vielversprechende Ergebnisse.

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

Die Fähigkeit von Robotern verbessern, sich anzupassen und aus Erfahrungen zu lernen.

Ein neuer Ansatz zur Behebung von Speicherproblemen im maschinellen Lernen.

Ein neuer Ansatz nutzt Echtzeit-MRT, um die Bewegungen bei der Sprachproduktion sichtbar zu machen.

Eine neue Methode vereinfacht die Erstellung von Audio und Video für bessere Synchronisation.

Ein Blick auf kontinuierliches Lernen und innovative Methoden zur Wissensbewahrung in KI-Modellen.

Erforschen, wie KI lernen kann, während die Nutzerdaten privat bleiben.

Forscher verbessern die Fähigkeit von Computern, funktionale Objekte in 3D-Umgebungen zu erkennen.