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Analizando la efectividad de los ViTs para el reconocimiento de texturas en comparación con los métodos tradicionales.

Un nuevo enfoque usando aprendizaje profundo mejora la claridad en la imagen astronómica.

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Una mirada a las vulnerabilidades y soluciones para sistemas de aprendizaje profundo.

Un método para mejorar los modelos de estudiantes usando ideas de modelos de profesores más fuertes.

Un nuevo método mejora la adaptabilidad del modelo en tareas de aprendizaje con pocos ejemplos.

Un nuevo enfoque mejora la fiabilidad de las pruebas para bibliotecas de aprendizaje profundo.

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Un cambio de parches a píxeles en la visión por computadora está cambiando el análisis de imágenes.

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Un nuevo método mejora la adaptabilidad del modelo en diferentes dominios usando aprendizaje por indicaciones y alineación de gradientes.

Un nuevo método mejora el uso de energía y el rendimiento en la ejecución de DNN.

El método ANNEAL reduce los costos de etiquetado mientras mejora el rendimiento de recuperación de imágenes.

Este artículo habla de un nuevo optimizador para el aprendizaje profundo que minimiza el uso de memoria mientras maximiza el rendimiento.

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Un nuevo método para la generación de música usando matrices de auto-similitud y sistemas de atención.

Investigando cómo el espacio latente afecta el rendimiento de los modelos transformer en tareas de lenguaje.

Nuevas técnicas mejoran la modelación de amplificadores de guitarra usando datos no emparejados y GANs.

El método COMPASS aborda los problemas de ruido en el acoplamiento molecular, mejorando el descubrimiento de medicamentos.

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Presentando un método flexible para las tasas de aprendizaje que mejora el rendimiento del modelo sin horarios preestablecidos.

Un nuevo método para estimar la pose de objetos usando datos débilmente etiquetados muestra resultados prometedores.

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Una mirada a los desafíos y métodos de inyectividad en capas ReLU dentro de redes neuronales.

Un enfoque novedoso para mejorar la claridad del sonido usando técnicas avanzadas de aprendizaje profundo.

Un nuevo método aborda los datos faltantes en la estimación de redshift para galaxias.

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Nuevo método mejora la eficiencia del entrenamiento de DNN y reduce el uso de memoria.

El método Grass mejora el uso de memoria para entrenar grandes modelos de lenguaje.