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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.

Un enfoque novedoso mejora la eliminación de ruido utilizando una función de pérdida con restricción de traza.

Explorando nuevos métodos para mejorar la representación de la incertidumbre en el aprendizaje profundo.

Aprende a mejorar el rendimiento de la multiplicación de matrices para el aprendizaje profundo en Versal ACAP.

El razonamiento contrafactual mejora la comprensión de las vulnerabilidades en el código.

El nuevo modelo emoDARTS mejora la precisión en el reconocimiento de emociones en el habla usando aprendizaje profundo.

Este estudio explora el impacto de los clones de código en los marcos de aprendizaje profundo y la calidad del software.

SynCellFactory genera videos de células sintéticas para mejorar los datos de entrenamiento y un mejor seguimiento.

Un nuevo modelo mejora la estimación de profundidad usando datos de cámaras de eventos a través de algoritmos eficientes.

Un nuevo método mejora el poder predictivo al convertir datos tabulares en imágenes.

RSTAR-Net reduce los artefactos de rayo en imágenes de cáncer de pulmón, mejorando la precisión del tratamiento.

Una visión general de los métodos de prueba para bibliotecas de aprendizaje profundo y su importancia.

Llip mejora cómo se emparejan las imágenes con diversas descripciones textuales.

SGD-PH combina métodos de primer y segundo orden para mejorar el rendimiento del entrenamiento del modelo.

Descubre GRAWA, un método que mejora el entrenamiento distribuido para modelos de aprendizaje profundo.