Examinando el papel de las técnicas de dropout en la mejora de la equidad en las DNNs.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Examinando el papel de las técnicas de dropout en la mejora de la equidad en las DNNs.
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SPOGA acelera redes neuronales profundas con mejor velocidad y eficiencia energética.
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Una mirada a cómo mejorar el uso de FPGA en aplicaciones de DNN con nuevas técnicas.
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La computación en el borde mejora la velocidad y eficiencia en aplicaciones móviles usando IA.
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Un nuevo método mejora la eficiencia del aprendizaje profundo para dispositivos edge.
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Una mirada profunda a cómo nosotros y las máquinas reconocemos objetos.
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Un nuevo método mejora las pruebas para redes neuronales profundas al centrarse en el rendimiento general.
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Te presento DUCD, un método enfocado en la privacidad para proteger las DNNs de ataques adversariales.
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HYDRA mejora la eficiencia de las redes neuronales profundas para dispositivos de borde con recursos limitados.
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HESSO simplifica la compresión de modelos, haciendo que las redes neuronales sean más eficientes sin perder rendimiento.
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Un estudio muestra que las variaciones en las manchas dificultan a las redes neuronales profundas en la predicción del cáncer.
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Esta investigación explora métodos de reducción de memoria para entrenar redes neuronales profundas.
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Optimizando DNNs con cuantización en potencias de dos para dispositivos con recursos limitados.
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Los chips AIMC muestran potencial para defender la IA de ataques astutos.
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