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Esta investigación examina cómo el tamaño del modelo y de los datos impacta en el rendimiento del modelo de grafo.

Explorando nuevos métodos para mejorar la segmentación de imágenes y la detección de instancias.

Un vistazo a la linealidad entre tareas y sus efectos en el rendimiento del modelo.

Un nuevo método mejora la compresión de datos EEG mientras asegura calidad y eficiencia.

Explorando cómo los MRR están transformando la computación para tareas de aprendizaje profundo.

Un nuevo método mejora la generación de imágenes a partir de diferentes vistas de entrada.

Un nuevo método mejora las predicciones de modelos de aprendizaje automático a través de un sistema de maestro-alumno.

Usando aprendizaje por refuerzo profundo para mejor manejo del tráfico de datos.

Este artículo presenta un método único para tener imágenes más claras al reducir el ruido de manera efectiva.

Un nuevo enfoque para el aprendizaje profundo que mejora la eficiencia y estabilidad.

Este estudio investiga los ataques adversariales en el aprendizaje profundo, centrándose en el rendimiento de las CNN.

Un estudio utiliza aprendizaje profundo para clasificar galaxias espirales y en anillo.

Cannikin mejora la eficiencia del entrenamiento de DNN en diferentes entornos de máquina.

La sobreparametrización simulada mejora el entrenamiento del modelo mientras mantiene la eficiencia.

Un estudio explora nuevos métodos para que los modelos de aprendizaje profundo se adapten a datos que cambian.

Un método mejora la calidad de la imagen al abordar el demosaico y la reducción de ruido juntos.

Este estudio resalta mejoras en modelos geométricos, enfocándose en la expresividad y la completitud.

Un análisis de problemas de reproducibilidad en la investigación sobre la predicción de fallos en software de aprendizaje profundo.

Investigando cómo la ampliación de etiquetas afecta el aprendizaje en modelos de aprendizaje automático.

Este artículo habla sobre el Ataque SpongeNet y su impacto en el consumo de energía en modelos de aprendizaje profundo.

Un nuevo modelo mejora la clasificación de señales de radar de tierra y mar.

Este documento presenta un marco para validar métodos de aprendizaje profundo en el análisis de imágenes médicas.

OIFTrack mejora la precisión de seguimiento al gestionar el flujo de información entre los tokens de objetivo y fondo.

Un nuevo método mejora la precisión de la localización en interiores mediante un análisis innovador de bandas de frecuencia.

Un nuevo método mejora imágenes 3D de baja calidad en microscopía electrónica usando aprendizaje profundo.

Aprende cómo los nuevos métodos de poda mejoran la eficiencia en redes neuronales profundas sin sacrificar la precisión.

Un nuevo enfoque mejora las tareas de reconocimiento visual a través de mecanismos de atención residual.

Presentamos FOMO, un método para mejorar los DNNs contra ataques adversariales a través del olvido.

Un nuevo método mejora la coincidencia entre audio y partituras.

Un nuevo método para hacer predicciones más rápidas y mejores del mapa de entorno radio usando aprendizaje profundo.

Un nuevo enfoque mejora la detección de datos no vistos en modelos de aprendizaje automático.

Mejorando la calidad de imagen en CT de rayos X a través de funciones de pérdida específicas.

Una mirada a la importancia del Coeficiente de Aprendizaje Local en modelos de aprendizaje automático.

Este estudio presenta un modelo basado en atención para estimar volúmenes de habitaciones a partir de grabaciones de audio.

El modelo ASCA mejora la precisión de clasificación de audio para conjuntos de datos pequeños.

Nuevos métodos mejoran la precisión para identificar tumores en escaneos PET-CT.

Esta investigación aclara cómo el cerebro procesa escenas visuales dinámicas.

Un nuevo enfoque mejora los datos solares históricos para una mejor investigación.

Examinando el grokking en el deep learning y sus implicaciones para el rendimiento.

Nuevos límites para las GNNs mejoran el rendimiento contra ataques adversarios.