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Apilar mejora la eficiencia en el entrenamiento de redes neuronales profundas aprovechando el conocimiento existente.

Un nuevo método mejora el rendimiento de los Vision Transformers en conjuntos de datos desbalanceados.

Este estudio analiza la efectividad de varios algoritmos para detectar aviones en imágenes satelitales.

ProtoVerse mejora la interpretabilidad en la clasificación de fracturas vertebrales usando aprendizaje profundo.

TSNet mejora la calidad de imagen en condiciones de neblina usando un enfoque de red en dos etapas.

Una nueva arquitectura busca enseñar a los sistemas de IA a combinar habilidades aprendidas para diversas tareas.

El marco SPOT mejora la efectividad del clustering en conjuntos de datos desbalanceados usando pseudoetiquetas.

DiffuseMix mejora el aprendizaje profundo al crear imágenes de entrenamiento diversas y de alta calidad.

Los Transformers de visión aprovechan la autoatención para mejorar el rendimiento en tareas de visión por computadora.

Un nuevo enfoque que utiliza IA para un control efectivo de colas en entornos reales.

La investigación destaca nuevos modelos para mejorar la calidad de audio en diferentes entornos.

Un marco para mejorar la selección de modelos preentrenados a través del aprendizaje gráfico.

Un nuevo enfoque para reducir la complejidad de las CNN manteniendo el rendimiento.

Un nuevo enfoque para mejorar los mapas de saliencia basados en gradientes para una mejor interpretación del modelo.

Este estudio examina cómo las inicializaciones de peso pequeñas afectan el entrenamiento de redes neuronales.

Un modelo de aprendizaje profundo mejora el análisis de las señales de ondas gravitacionales de agujeros negros.

Una mirada a cómo los ajustes de parámetros moldean el entrenamiento de redes neuronales.

Presentando un nuevo modelo de programación para el desarrollo eficiente de aceleradores de hardware.

Un método de aprendizaje profundo mejora la detección de vulnerabilidades de software en código no visto.

Una nueva función de pérdida mejora la precisión en tareas de segmentación semántica.

Explora cómo el movimiento de la señal afecta el rendimiento y el entrenamiento de transformadores.

Nuevo método mejora la fiabilidad de las DNNs frente a pequeños desplazamientos de imagen.

Un método que mejora las tareas de segmentación con mínimos requisitos de entrenamiento.

Un nuevo método mejora la precisión en la clasificación de entornos interiores usando características avanzadas.

Un nuevo método que usa aprendizaje profundo enfrenta fallos en cascada en redes complejas.

Nuevos modelos buscan mejorar la seguridad y la eficiencia en la energía de fusión.

El nuevo modelo mejora el análisis de video en tiempo real con una amplificación de movimiento efectiva.

Un nuevo marco mejora la fiabilidad y la estimación de incertidumbre en la segmentación de imágenes médicas.

Nuevo modelo mejora la precisión en la detección de tumores mediastínicos usando aprendizaje semi-supervisado.

Usando cajas pseudo ruidosas para una mejor selección de modelos en localización de objetos débilmente supervisada.

Mejorando imágenes de rostros mientras se mantiene la identidad de la persona intacta.

Un nuevo método identifica rápidamente características en imágenes lunares sin necesidad de mucha intervención humana.

DPN mejora la predicción de la tasa de clics a través de la modelación del comportamiento del usuario.

Comparando AMD/Xilinx Versal ACAP y Intel Stratix 10 NX en tareas de deep learning.

Un método para optimizar modelos mientras se mantiene su arquitectura en secreto.

Un nuevo enfoque mejora la segmentación en imágenes médicas sin etiquetas detalladas.

Nuevo método mejora la reconstrucción de imágenes usando cambios de perspectiva.

Un nuevo enfoque para mejorar la detección acústica sin comprometer la calidad del audio.

EncodeNet mejora la precisión de DNN sin aumentar el tamaño del modelo.

Presentamos los UGEs, una nueva forma de mantener los datos seguros y utilizables.