Computerwissenschaften - Maschinelles Lernen

Ein neuer Ansatz mit maskierten Diskriminatoren verbessert den Bildstiltransfer und erhält gleichzeitig den Inhalt.

Lern, wie TDA hilft, wichtige Datenmerkmale für bessere Klassifikation zu visualisieren.

Forschung zeigt neue Erkenntnisse über tiefes Verstärkungslernen durch Spielherausforderungen.

Ein neues Verfahren verbessert, wie Modelle Gewebeproben bei der Krebsentdeckung interpretieren.

Dieser Artikel betrachtet, wie Hyperparameter die Variablenauswahlmethoden in Random Forests beeinflussen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Leistung bei Aufgaben zur Datenrepräsentation und -transformation.

DNCF bietet eine neue Möglichkeit, die Fotoqualität effektiv zu verbessern.

Dieser Artikel untersucht, wie die Preisschwankungen bei Futter die Entscheidungen zur Lachsernte beeinflussen.

Diese Studie zeigt, wie effektiv GNNs bei der Analyse von versteiften Panels sind.

Dieser Artikel behandelt eine neue Methode, um gegnerische Angriffe mit Stilübertragung zu verbessern.

Punktwolken-Netzwerke reduzieren die Parameteranzahl und behalten gleichzeitig die Leistung bei Deep-Learning-Aufgaben bei.

Heckman-FA automatisiert die Merkmalsauswahl und verbessert die Vorhersagen, auch wenn Daten fehlen.

RADIANCE macht die Erstellung von genauen Funkabdeckungs-Karten mit KI schneller.

Getrennte Normalisierung verbessert die Leistung von Transformer-Modellen und die Token-Darstellung.

Ein Aufruf zu ethischen Praktiken in der Technologie für alle Hintergründe.

Ein neuer Ansatz zur Massensimulation verbessert den Realismus durch energieeffiziente Bewegung.

Eine Studie zeigt das Potenzial von synthetischen Daten zur Verbesserung der Herzbildsegmentierung.

Neue Konzepte in der KI verbessern das Verständnis, wie Merkmale Ergebnisse beeinflussen.

Forscher haben ein Deep-Learning-Modell entwickelt, um Sonnenausbrüche mit besserer Genauigkeit vorherzusagen.

Eine neue Methode verbessert Proxy-Metriken für bessere Entscheidungsfindung in Experimenten.

Neue Methoden verbessern die Vorhersage von Sonnenflares mit historischen Magnetogrammdaten.

LPNets verbessern die Simulation von Hamiltonschen Systemen und bewahren wichtige Eigenschaften.

USB-PO verbessert das Reinforcement Learning, indem es Modellverschiebung und Verzerrung ausbalanciert.

Eine Studie zeigt, wie Stress durch Stereotype die Gruppenleistung von Frauen beeinflusst.

Eine neue Methode senkt die Rechenkosten in tiefen neuronalen Netzwerken, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.

Ein Blick auf Edge ML und seine Rolle bei der Erkennung menschlicher Aktivitäten.

Ein tiefer Blick auf die Eigenschaften und das Training von zweilagigen neuronalen Netzwerken.

Eine neue Methode verbessert Federated Learning, indem sie mit Störungen und Unterschieden zwischen Geräten umgeht.

Diese Studie zeigt, wie Gehirnsignale Bilder rekonstruieren können, die von Personen gesehen wurden.

Eine neue Methode, um wichtige Merkmale in komplexen Datensätzen besser zu identifizieren.

Diese Forschung entwickelt ein kostengünstiges Indoor-Positionierungssystem mit maschinellem Lernen auf energiesparenden Sensoren.

REDVID vereinfacht die Partikelverfolgung in Experimenten der Hochenergiephysik.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit der Bandbreitenschätzung für flüssigere Online-Kommunikation.

Ein Modell hilft dabei, schwache kosmische Signale von Ereignissen rund um schwarze Löcher zu erkennen.

Entdeck, wie Aufmerksamkeit Sprachmodelle prägt und deren Anwendungen in der Technik.

Studie zeigt das Potenzial von spielbasiertem Lernen zur Verbesserung der Schülerleistung.

MiliPoint bietet umfassende Daten zur Erkennung menschlicher Aktivitäten mit mmWave-Radar.

DenMune erkennt effektiv komplexe Cluster und vereinfacht dabei das Nutzererlebnis.

Diese Methode hilft neuronalen Netzen, lokale Minima zu vermeiden und effektiver zu lernen.

Eine neue Methode verbessert die Leistung von Machine Learning in unterschiedlichen Umgebungen.