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Un nuevo método mejora tanto la precisión como la robustez en los modelos de aprendizaje profundo.

Investigando las vulnerabilidades de las DNNs frente al ruido adversarial en la reducción de ruido de imágenes.

Los investigadores enfrentan desafíos de estimación de profundidad con nuevos métodos robustos.

Nuevo método verifica la propiedad de modelos de DRL para prevenir robos.

Presentamos SAP-sLDA para mejorar la clasificación de textos y la experiencia del usuario.

Un nuevo método mejora el rendimiento de las DNN para aplicaciones del mundo real.

Examinando cómo funcionan los métodos SSL bajo diferentes condiciones de imagen.

Este estudio mejora la solidez del aprendizaje profundo a través de la selección dinámica de modelos.

Nuevos métodos mejoran la resistencia de los sistemas de detección de objetos a los cambios adversariales.

MSECNet mejora la precisión y velocidad en la estimación de normales en nubes de puntos 3D.

Descubre cómo la detección mmWave está cambiando la comunicación y el monitoreo de la salud.

Este artículo explora métodos de detección de comunidades superpuestas para abordar la manipulación de redes.

Una nueva capa mejora la resistencia de las DNNs a cambios sutiles en la entrada.

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

El algoritmo rSVDdpd ofrece información confiable de datos a pesar de los valores atípicos y el ruido.

DFM-X mejora las redes neuronales al abordar el aprendizaje de atajos mediante conocimientos de frecuencia.

Este artículo habla sobre cómo mejorar el rendimiento de los modelos de IA ante desafíos de datos desconocidos.

Este estudio revela las ventajas de SGD en robustez sobre los métodos de entrenamiento adaptativo.

N nuevas defensas buscan proteger los modelos de aprendizaje automático de ataques de datos dañinos.

Nuevas técnicas mejoran la fiabilidad de las herramientas de imagen médica frente a alteraciones de datos dañinas.

Un estudio revela vulnerabilidades en los modelos de lenguaje actualizados frente a ataques adversariales.

DyNNs ofrecen un procesamiento eficiente y un rendimiento sólido contra ataques adversariales.

Un nuevo marco mejora la confiabilidad de los modelos de aprendizaje profundo contra cambios sutiles.

Evaluando la capacidad de los LLMs para detectar instrucciones dañinas en las solicitudes de los usuarios.

Este marco combina equidad y robustez para sistemas de IA responsables.

SAM mejora la coincidencia de características al considerar las relaciones de grupo en las imágenes.

Usando métodos avanzados para mejorar la selección de donantes y tener un mejor análisis del impacto de las políticas.

LEAP mejora las pruebas adversariales para software de procesamiento de lenguaje natural.

Los SDEs de redes neuronales de grafos mejoran la precisión del modelo al incorporar aleatoriedad en el análisis de datos.

Un nuevo método mejora el análisis de modelos estadísticos para conjuntos de datos complejos.

Este artículo destaca las preocupaciones sobre la solidez de los controladores de redes neuronales.

Usando datos reales y generados para mejorar el rendimiento del modelo QA.

Un estudio sobre cómo la arquitectura afecta la calibración de modelos en redes neuronales.

Un nuevo método mejora la adaptabilidad y robustez de los sistemas de traducción en dominios de bajos recursos.

GF-RLS ofrece una mejor adaptabilidad y estabilidad en los métodos de estimación de parámetros.

Una mirada a los métodos para recuperar matrices de bajo rango a partir de datos incompletos.

Aprende técnicas para simplificar sistemas pasivos complejos sin perder propiedades clave.

El entrenamiento adversarial mejora la resistencia de los modelos de machine learning a la manipulación de datos de entrada.

La realidad aumentada móvil combina los mundos digital y físico para experiencias súper interesantes.

Este artículo habla sobre formas de mejorar la confiabilidad de los modelos de IA en entornos cambiantes.