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Esta investigación presenta TBL para mejorar el rendimiento del modelo en escenarios de datos ultra-desbalanceados.

Usar modelos CAD puede mejorar la estimación de la pose de un robot al tratar con incertidumbres.

Un nuevo método mejora la eficiencia y velocidad de la compresión de datos.

Nueva función de pérdida mejora la precisión de la predicción del flujo de energía en sistemas complejos.

Un nuevo modelo mejora la identificación de trastornos cerebrales usando un análisis de red innovador.

Este artículo explora cómo el tamaño de la muestra impacta el rendimiento de las redes neuronales a través de los paisajes de pérdida.

Nuevos métodos se centran en la simetría facial para mejorar la precisión del reconocimiento.

Un nuevo método mejora el renderizado de escenas 3D para varias aplicaciones.

Este artículo examina nuevos enfoques para mejorar los LLMs usando funciones de pérdida de visión por computadora.

Destacan investigaciones que utilizan funciones de influencia para mejorar el rendimiento de PINN en problemas físicos.

ChronoGAN ofrece un nuevo método para generar datos de series temporales realistas.

Las tasas de aprendizaje dinámicas y los superconjuntos de nivel mejoran la estabilidad en el entrenamiento de redes neuronales.

Nuevos métodos mejoran el rendimiento del modelo con menos datos.

Una mirada a nuevos métodos para fusionar imágenes con diferentes luces.

M3CoL mejora la capacidad de la IA para aprender de diferentes tipos de datos.

GeCo mejora el conteo de objetos con menos ejemplos, aumentando la precisión y fiabilidad.

Un nuevo método simplifica la eliminación de contenido no deseado en conjuntos de datos visuales.

Este método mejora la fiabilidad de las puntuaciones de confianza del modelo de lenguaje.

Un enfoque fresco mejora la fiabilidad en los sistemas de respuesta a preguntas.

Una nueva función de pérdida mejora la calidad del audio al alinear fase y magnitud.

Estrategias innovadoras mejoran la detección de eventos raros en sistemas de aprendizaje federado.

Este estudio examina cómo la estructura de los datos afecta el aprendizaje de las redes neuronales.

Un nuevo método ayuda a las máquinas a entender mejor el texto al reducir la confusión.

Un nuevo método para mejorar el entrenamiento en redes neuronales informadas por la física.

Explora los principios de la teoría de la información y su impacto en varios campos.

Aprende cómo las redes neuronales pueden resolver ecuaciones diferenciales parciales de manera efectiva.

Combinar datos promedio y precisos puede mejorar los modelos predictivos.

Presentamos los Autoencoders Máscarados de Video Largo para una mejor comprensión del video.

Explora cómo funcionan los modelos CP-VAE y UP-VAE en la interpretación de datos.

Explorando cómo aprenden las neuronas de manera efectiva en entornos ruidosos.

Entendiendo la censura y la estimación en pruebas de vida útil.

Usando deep learning para imitar el encanto del film Cinestill 800T en imágenes digitales.

Aprende cómo la inversión de la red revela el proceso de toma de decisiones de las redes neuronales.

Aprende cómo el Deep Hedging con K-FAC mejora la gestión del riesgo financiero.

Un nuevo método mejora la detección en tomografías computarizadas de tórax.

Explora cómo el ANDHRA Bandersnatch mejora las redes neuronales a través de ramificaciones.

Aprende cómo las predicciones inteligentes mejoran la toma de decisiones usando datos.

Aprende cómo nuevos métodos mejoran el reconocimiento de objetos pequeños en datos 3D.

Aprende cómo los investigadores descubren las conexiones entre las piezas de datos.

Combinando meta-aprendizaje y GAMs para mejorar las soluciones de PINN para ecuaciones complejas.