Últimos artículos para Generalización

Explorando las capacidades de memorización y generalización de las redes neuronales cuánticas.

G-TRACER mejora la generalización de los modelos de deep learning con técnicas centradas en la estabilidad.

Un nuevo método ayuda a los modelos de IA a mantener flexibilidad mientras se enfocan en tareas específicas.

Un estudio revela preocupaciones importantes sobre la replicación de resultados en competiciones de segmentación de imágenes médicas.

Un nuevo método mejora la resolución de problemas de matemáticas en modelos de lenguaje más pequeños usando conjuntos de datos diversos.

Un nuevo marco mejora la eficiencia y flexibilidad de los modelos de lenguaje con herramientas externas.

gSAM mejora los GNNs para mejores recomendaciones de artículos y generalización.

El ajuste de máscara mejora la capacidad de los modelos de lenguaje para adaptarse a nuevos ejemplos.

Explorando cómo las redes neuronales multiplicativas mejoran el modelado polinómico para simulaciones de ingeniería.

Un nuevo método equilibra la robustez del modelo y la generalización frente a entradas complicadas.

Este artículo explora los patrones de activación en las ANN para diferenciar estilos de aprendizaje.

LCNF mejora la imagen superando las limitaciones tradicionales con aprendizaje profundo.

Un nuevo método mejora las redes neuronales bayesianas para la generalización y la estimación de incertidumbre.

Una técnica para mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático en datos nuevos.

Los modelos de lenguaje grandes mejoran la gestión de sistemas HVAC usando menos recursos.

Mejorando modelos de deep learning con adiciones estratégicas de datos para un mejor rendimiento.

Este trabajo presenta un método para mejorar la comprensión del código en LLMs usando simetría.

PrototypeLab mejora la detección de pólipos en imágenes de colonoscopia.

La predicción por lotes mejora las evaluaciones de resultados para grupos de ejemplos en la investigación.

Este artículo habla sobre la necesidad de mejores métodos de evaluación para los clasificadores de aprendizaje profundo.

Un nuevo método mejora el modelado del movimiento de robots usando dinámica inversa.

Aprende cómo la mezcla semántica mejora el rendimiento y la generalización de los modelos en el aprendizaje automático.

Un enfoque novedoso para evaluar la adaptabilidad de los modelos preentrenados a nuevas tareas.

Un nuevo método mejora la forma en que las redes neuronales manejan datos no vistos.

Examinando las compensaciones en aplicaciones de aprendizaje profundo para sistemas inalámbricos.

Un estudio que revela los desafíos que enfrentan las GNNs al contar patrones de subgrafos.

Este artículo examina cómo la compresión de imágenes neuronal se adapta a nuevos desafíos de datos.

La investigación destaca las limitaciones de los modelos transformer con entradas aritméticas más largas.

Un nuevo método mejora la capacidad de los Modelos de Visión-Lenguaje para adaptarse a nuevas tareas.

Esta investigación mejora las búsquedas de imágenes de personas a través de técnicas efectivas y modelos avanzados.

FastTCM-CR50 mejora la detección y localización de texto en escenas con datos limitados.

Este estudio muestra cómo los grandes conjuntos de datos mejoran el aprendizaje profundo en aplicaciones de FWI.

LatentAugment mejora la diversidad de datos para modelos de aprendizaje automático usando GANs.

El nuevo marco bilateral MAE mejora el aprendizaje incremental en clase al aumentar la retención de conocimiento.

FG-Net mejora la detección automática de emociones faciales usando técnicas eficientes.

Una visión general de las redes de Hopfield que aborda la generalización y el sobreajuste.

Presentamos un enfoque nuevo para mejorar el rendimiento de modelos de aprendizaje automático con datos limitados.

Este estudio introduce márgenes restringidos para mejorar las predicciones de generalización en DNNs.

Mejorando los transformadores de visión para manejar datos diversos y fuera de distribución.

La IA está transformando la salud, pero aún hay desafíos para adaptarla a los contextos locales.