Últimos artículos para Destilación del Conocimiento

Un estudio sobre cómo mejorar el reconocimiento de voz automática (ASR) para dialectos árabes usando técnicas de modelos eficientes.

Explorando el papel del aprendizaje auto-supervisado en el procesamiento del habla y sus desafíos.

Un método para mejorar los modelos de estudiantes usando ideas de modelos de profesores más fuertes.

La investigación se centra en mejorar la eficiencia en modelos de comprensión de documentos.

Un nuevo marco aborda los desafíos en la destilación de conocimiento para datos de cola larga.

Un nuevo método mejora el aprendizaje federado al usar solo una imagen para entrenar.

Un nuevo método combina imágenes hiperespectrales y multiespectrales para una calidad mejorada.

Aprende cómo RoCoIn mejora la eficiencia en la colaboración de dispositivos IoT.

Un enfoque nuevo permite que dispositivos más débiles contribuyan en el aprendizaje federado.

Nuevos métodos mejoran los modelos de habla para idiomas con datos limitados.

Un nuevo modelo mejora el reconocimiento de acciones en entornos oscuros usando tecnología de transformadores de video.

Este estudio examina los LLMs como una alternativa rentable para la clasificación de texto.

Investigación sobre cómo mejorar la transferencia de conocimientos en dispositivos inteligentes con recursos limitados.

Un nuevo enfoque mejora el ajuste de temperatura en la destilación del conocimiento para un mejor entrenamiento del modelo.

Un nuevo marco que mejora el rendimiento de MLP en la clasificación de grafos utilizando conocimiento de GNN.

AdaDistill mejora el reconocimiento facial al optimizar la transferencia de conocimiento entre modelos.

Explorando la optimización de DNNs para dispositivos con suministro de energía limitado.

Un nuevo método mejora el rendimiento y la eficiencia de los modelos de lenguaje.

Este estudio mejora el aprendizaje por transferencia al optimizar las tasas de aprendizaje para cada capa.

Un nuevo método mejora la precisión en el análisis de imágenes médicas usando datos limitados.

Un nuevo método mejora la clasificación de imágenes usando análisis topológico de datos y destilación de conocimiento.

CADE mejora la detección de audio contra amenazas de suplantación en evolución usando técnicas de aprendizaje continuo.

Un nuevo marco mejora el rendimiento de ASR usando datos y recursos limitados.

Investigando la destilación de conocimiento simbólico en modelos de lenguaje grandes para más claridad y utilidad.

Los investigadores encuentran formas de reducir el tamaño de los modelos de detección de intenciones sin perder precisión.

Descubre cómo el Routing-by-Memory mejora el rendimiento de MLP en redes neuronales de grafos.

Un nuevo método mejora la precisión en la detección de tumores usando técnicas de aprendizaje débilmente supervisado.

Un nuevo método mejora la detección 3D basada en cámaras usando LiDAR y etiquetas precisas.

Una mirada más cercana a los métodos para asegurar que los LLMs estén a salvo de mal uso.

La investigación muestra cómo la decodificación MBR mejora la calidad de la traducción en modelos más pequeños.

Un nuevo método mejora la transferencia de conocimiento en redes neuronales.

Un enfoque novedoso para mejorar el aprendizaje continuo con prompts y destilación de conocimiento.

Usando tecnología para mejorar los procedimientos médicos de emergencia y apoyar a los respondedores.

Este estudio explora métodos para crear modelos de lenguaje más pequeños de forma efectiva y asequible.

Nuevo marco mejora la destilación de conocimiento al centrarse en muestras difíciles.

DDK mejora la destilación del conocimiento, haciendo que los modelos de lenguaje más pequeños sean más eficientes.

Un nuevo método mejora el reconocimiento de actividades usando sensores portátiles y IA.

Un nuevo marco mejora la generación de código RTL a través de la aumentación de conjuntos de datos y la autorreflexión.

Esta investigación mejora el seguimiento de múltiples objetos usando las características de DINOv2 para potenciar FairMOT.

Mejorando el control de calidad a través de una mejor detección de anomalías lógicas en los productos.