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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.

Un estudio revela estrategias de incrustación efectivas para una localización de errores más rápida en el software.

Una mirada más cercana a cómo operan los modelos de MoE y sus posibles beneficios.

Examinando el papel de las variedades matriciales en la mejora de los modelos de aprendizaje profundo.

Un nuevo optimizador adaptativo reduce el uso de memoria en el entrenamiento de grandes redes neuronales.

Un nuevo método mejora el rendimiento de las redes neuronales de picos en tareas de lenguaje.

Un nuevo método mejora el análisis de imágenes médicas usando imágenes histopatológicas sintéticas.

Explora cómo los transformers están cambiando las técnicas de inpainting de imágenes en la visión por computadora.

Un nuevo modelo mejora la segmentación de imágenes de la retina para el diagnóstico de enfermedades.

Este estudio examina cómo el tamaño del modelo afecta el rendimiento en el Aprendizaje Continuo En Línea.

AD-Net mejora la precisión de la clasificación de imágenes en entornos con pocos datos utilizando aumento y destilación.

Un nuevo enfoque basado en difusión aborda múltiples tareas de visión por computadora de manera efectiva.

Un nuevo método convierte bocetos a mano en modelos CAD con mejor precisión.

LeDNet mejora el análisis de radiografías de tórax para una mejor clasificación de enfermedades pulmonares.

Este estudio explora modelos de aprendizaje profundo para un mapeo preciso del arroz en Bután.

Presentamos BADM para un entrenamiento más rápido y preciso en modelos de aprendizaje profundo.

Un nuevo enfoque para la búsqueda de arquitecturas neuronales ofrece flexibilidad y un rendimiento mejorado.

Un nuevo método mejora la precisión en la predicción de la supervivencia de pacientes con cáncer.

Un nuevo conjunto de datos mejora el análisis de imágenes satelitales para la investigación en teledetección.

Nuevos métodos revelan información sobre las capacidades del deep learning usando geometría tropical.

Este estudio mejora U-Net para un análisis preciso de los vasos sanguíneos de la retina.

QUEEN ofrece protección en tiempo real contra ataques de extracción de modelos en aprendizaje profundo.

Swish-T mejora el rendimiento del modelo en el aprendizaje profundo a través de técnicas de activación innovadoras.

Una visión general de cómo operan los modelos de lenguaje como Transformers y su importancia.

Explorando la optimización de DNNs para dispositivos con suministro de energía limitado.

Un nuevo método mejora la precisión en el diagnóstico de enfermedades a partir de radiografías de tórax.

Un nuevo método que usa topología mejora la detección de puntos clave en imágenes.

Un nuevo método mejora el modelado 3D a partir de videos de una sola cámara.

Este estudio examina el Mix-Training para detectar palabras clave en condiciones de habla ruidosa.

Un estudio sobre el comportamiento energético en redes de aprendizaje profundo que mejora el análisis de señales.

TrackPGD pone a prueba los límites del seguimiento de objetos mediante ataques adversariales avanzados.

Descubre cómo los pesos de cola pesada mejoran la adaptabilidad y el rendimiento de las redes neuronales profundas.

Un nuevo método mejora la claridad de las imágenes en la imagenología biomédica mediante refinamiento iterativo.

Este estudio explora cómo los transformadores aprenden de procesos de Markov a través de la inicialización y el flujo de gradientes.

Un nuevo método para quitar el desenfoque de imágenes mejora la calidad sin necesitar grandes conjuntos de datos.

LayerShuffle mejora la robustez de las redes neuronales al permitir una ejecución flexible de las capas.

Este estudio examina métricas para evaluar los tiempos de corrección de auto-segmentación en imágenes médicas.

Un enfoque novedoso para la clasificación de formas usando técnicas basadas en grafos.

Grad-CAPS mejora la suavidad de la acción en el aprendizaje por refuerzo para la robótica y sistemas autónomos.