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Un nuevo método para generar vistas a partir de menos imágenes.

Un nuevo método mejora la robustez del modelo mientras mantiene el rendimiento en tareas del mundo real.

Los investigadores simplifican las redes neuronales para mejorar el rendimiento en dispositivos con recursos limitados.

CIS-UNet mejora la segmentación de la aorta para una mejor planificación quirúrgica.

Un nuevo método mejora el análisis de la superficie cerebral a partir de escaneos de MRI.

Un nuevo modelo mejora la predicción de rendimiento en redes neuronales a través de un mejor flujo de información.

SemLa ofrece nuevas perspectivas sobre los desafíos complejos de clasificación de textos.

Presentamos un nuevo método para generar gráficos de escena más precisos.

Un nuevo método para identificar anomalías en imágenes médicas a través de una reconstrucción pseudo-saludable.

Un nuevo método combina redes neuronales para mejorar la eficiencia y el rendimiento.

Este nuevo modelo predice el comportamiento de formas 3D más rápido y con más precisión.

Este modelo mejora las predicciones para ecuaciones diferenciales parciales usando técnicas innovadoras.

Nuevo conjunto de datos busca mejorar la precisión en el diagnóstico de CAD.

Este artículo habla sobre métodos de poda para mejorar la eficiencia de las redes neuronales.

MAPNet presenta nuevas estrategias para mejorar la precisión del seguimiento visual.

Esta investigación se centra en mejorar el reconocimiento de emociones usando clips de video.

LessNet ofrece un enfoque más simple y eficiente para la registración de imágenes médicas.

SiNPhAR utiliza nitruro de silicio para mejorar la aceleración fotónica en tareas de aprendizaje profundo.

Un nuevo método muestra que el aprendizaje variacional puede destacar en el entrenamiento de modelos complejos.

Un nuevo método para mejorar la eficiencia en el entrenamiento de modelos de deep learning.

Este artículo examina cómo los ataques adversarios alteran los conceptos aprendidos de las CNN.

Un nuevo método mejora la estimación de incertidumbre en modelos de aprendizaje profundo.

Una mirada a las características de Adam y su rendimiento en el entrenamiento de modelos.

Explora las fortalezas y debilidades de las RNN y los Transformers en el procesamiento del lenguaje natural.

Annolid automatiza el seguimiento de animales en videos, ayudando a los investigadores a estudiar su comportamiento.

Un nuevo método mejora la precisión y la velocidad al estimar constantes de Lipschitz para redes profundas.

Las soluciones automatizadas para identificar tumores cerebrales muestran potencial para mejorar la atención al paciente.

SEMA ofrece un enfoque flexible para el aprendizaje continuo, adaptando modelos a nuevos datos de manera efectiva.

Un nuevo método utiliza el aprendizaje profundo para abordar las ecuaciones diferenciales estocásticas de manera efectiva.

Este artículo habla sobre métodos para entrenar redes neuronales ReLU de dos capas de manera eficiente.

Este artículo habla sobre la importancia de la inicialización de parámetros en las redes neuronales.

La investigación revela los beneficios de los métodos adaptativos sin raíz cuadrada para entrenar modelos de aprendizaje profundo.

Un nuevo método mejora la precisión contra muestras adversariales en la detección del cáncer de mama.

Un enfoque novedoso para la regresión usando Procesos Gaussianos de Deep Horseshoe para mejorar la selección de variables.

MambaMixer mejora la eficiencia del aprendizaje profundo para imágenes y pronósticos de series de tiempo.

Las técnicas de visión activa mejoran la resiliencia del aprendizaje profundo contra entradas adversariales.

Nuevos métodos mejoran la comprensión del aprendizaje profundo en mamografías.

Presentamos un método rápido para el entrenamiento de CIFAR-10, mejorando la precisión y la velocidad.

Presentando un enfoque eficiente para la coincidencia de formas con mapas funcionales.

Un nuevo método mejora los modelos de deep learning para conjuntos de datos desbalanceados.