Últimos artículos para Transformador

Nuevos métodos para ampliar modelos de transformadores sin perder el progreso de entrenamiento previo.

El Módulo de Convolución Espacial a Escala Cruzada mejora la eficiencia en los modelos de reconocimiento de imágenes.

Graph-Segmenter mejora la segmentación de imágenes con técnicas innovadoras de transformadores.

Una nueva estructura de red mejora la detección de objetos usando imágenes RGB-D.

CASS combina técnicas de IA para mejorar el análisis de la salud con datos limitados.

Un nuevo método mejora la detección de cambios ambientales usando imágenes de teledetección.

Un nuevo método mejora el aprendizaje automático al retener conocimiento mientras aprende nuevas tareas.

MatchXML mejora la eficiencia de clasificación de texto al manejar millones de etiquetas.

Un nuevo método mejora la precisión de las predicciones para sistemas caóticos.

SyncTrack mejora el seguimiento de objetos 3D para aplicaciones en tiempo real.

ACC-UNet mejora el análisis de imágenes médicas a través de la integración de modelos innovadores.

GTR combina la ubicación de la mirada y la detección de objetos para obtener resultados más rápidos y precisos.

Usar medidores inteligentes para detectar la ocupación del hogar sin comprometer la privacidad.

Analizando métodos efectivos para predecir las tendencias de casos de COVID-19.

DETRack ofrece una solución eficiente para el seguimiento visual con estrategias de entrenamiento avanzadas.

Delta-LoRA simplifica el ajuste fino para modelos de lenguaje grandes, con mejor rendimiento y menos uso de recursos.

La investigación mejora los modelos para traducir texto a lenguaje de señas.

Un enfoque basado en Transformer mejora la precisión en el reconocimiento de caracteres manuscritos.

Este estudio analiza modelos de aprendizaje profundo para predecir el número de visitantes en el turismo.

Un nuevo enfoque usando nubes de puntos mejora la eficiencia en el diseño de implantes de cráneo.

SDLFormer combina técnicas avanzadas para mejorar la calidad de las imágenes de MRI y tener un procesamiento más rápido.

CATS v2 mejora la precisión en la segmentación de imágenes médicas mediante enfoques híbridos.

Este artículo habla sobre mejoras en los métodos de agrupamiento para transformadores en el aprendizaje supervisado.

Radio2Text usa señales mmWave para el reconocimiento de voz en tiempo real en entornos ruidosos.

Explorando cómo los transformers se adaptan para predecir resultados en sistemas desconocidos.

Un estudio sobre 13 modelos de transformadores diseñados específicamente para el idioma ruso.

Un nuevo enfoque para mejorar la precisión en la recopilación de datos 3D de EBSD.

Esta investigación explora técnicas de aprendizaje profundo para mejorar las defensas contra ataques de canal lateral.

Un nuevo enfoque traduce descripciones de texto en secuencias de video.

Evaluando el rendimiento de modelos Transformer usando hardware especializado GAUDI.

Explorando el desarrollo y el impacto de los modelos de lenguaje modernos en la comunicación.

Los transformers mejoran la planificación de rutas y el mapeo cognitivo en entornos complejos.

Examinando la relación entre transformers y RNNs en el procesamiento del lenguaje.

GATS combina modelos preentrenados para mejorar el procesamiento de datos multimodales.

ConvFormer mejora la precisión de la segmentación en imágenes médicas al combinar CNNs y transformadores.

Un nuevo marco mejora el aprendizaje continuo para tareas que combinan visión y lenguaje.

Este estudio examina cómo añadir recurrencia a los Transformers para mejorar su rendimiento en tareas de aprendizaje automático.

Una mirada a cómo los Transformers y los GSSMs manejan las tareas de copia.

Esta investigación mejora las RNNs usando múltiples perspectivas para un mejor procesamiento de textos.

Una mirada a la disartria, su detección y el papel de la tecnología.