Últimos artículos para Transformador

Explorando lo último en sistemas de reconocimiento de gestos y sus aplicaciones.

Nuevo método mejora la capacidad de los transformers para procesar secuencias largas con precisión.

Este método utiliza datos de audio y visuales para resumir videos de manera efectiva.

Un nuevo modelo mejora la segmentación de documentos usando técnicas avanzadas de transformadores.

La investigación se centra en modelos eficientes para la detección de palabras clave usando redes esbeltas.

Nuevo método mejora el diagnóstico de cáncer al considerar el contexto del tejido.

Combinando CNNs y transformadores para tener imágenes estéreo más claras.

Un nuevo modelo basado en transformadores mejora la precisión de la odometría visual monocular.

PT-* mejora el procesamiento del lenguaje para hablantes de portugués, aumentando las capacidades de la IA.

Una nueva herramienta de IA mejora la automatización de la programación paralela usando pragmas de OpenMP.

Este estudio compara métodos para evaluar la dificultad de las preguntas de examen usando técnicas de PNL.

Nuevo modelo de deep learning mejora la detección de exoplanetas a través del análisis de curvas de luz.

La investigación se centra en reconocer el lenguaje metafórico en flores y plantas.

Examinando el rendimiento de la recuperación generativa en grandes conjuntos de documentos.

Un nuevo método mejora el NER basado en diccionarios para textos biomédicos.

Este artículo habla sobre el papel de las redes feed-forward en los modelos de transformadores.

CIT-EmotionNet mejora la detección de emociones mediante un análisis innovador de señales EEG.

La investigación destaca la importancia de la consistencia de representación en los modelos de PLN.

Este artículo examina cómo los transformers aprenden funciones recursivas en tareas de programación.

Un nuevo método mejora el uso de recursos en modelos de generación de texto.

Un nuevo enfoque mejora el procesamiento de señales ECG utilizando técnicas de aprendizaje auto-supervisado.

Los robots aprenden tareas complejas más rápido usando imitación y técnicas de planificación avanzadas.

Un nuevo método busca mejorar la precisión de localización de objetos en el análisis de video.

FactFormer mejora la simulación de sistemas físicos complejos usando mecanismos de atención innovadores.

Analizando cómo los datos de imágenes pueden mejorar las predicciones del comportamiento de los peatones.

Un nuevo método mejora la eficiencia de los modelos de pronóstico a través de la sparsidad adaptativa.

Un estudio sobre cómo CoT mejora el aprendizaje en perceptrones multicapa.

Examinando cómo los transformers aprenden a entender las jerarquías del lenguaje a través de un entrenamiento prolongado.

Este estudio presenta métricas innovadoras para evaluar RNNs y transformadores sin necesidad de entrenar.

LAIT mejora los modelos Transformer al reducir costos de computación sin afectar el rendimiento.

Un nuevo método para entender mejor los datos de nubes de puntos 3D usando transformers.

Un nuevo modelo mejora la eficiencia y precisión del reconocimiento de voz.

Un nuevo enfoque para reducir el exceso de suavizado en transformadores y GNNs.

Analizando diferentes modelos para predecir las posiciones de las torres de celular usando imágenes.

Nuevo método mejora la capacidad de los Transformers para manejar eficientemente longitudes de secuencia variables.

DeepStay usa aprendizaje débilmente supervisado para mejorar la identificación de regiones de estancia.

Un método para entender mejor el sentimiento financiero usando técnicas avanzadas.

FlowFormer utiliza transformadores para mejorar el análisis de movimiento en videos.

Un nuevo modelo combina Transformers y Modelos de Espacio de Estados para mejorar el procesamiento del lenguaje.

Una visión general de los métodos de segmentación de imágenes de alimentos y su importancia para la nutrición.