Derniers articles pour Apprentissage par transfert

Cet article examine l'utilisation de l'apprentissage par transfert pour la détection d'anomalies dans les données HCAL.

Utiliser des réseaux de neurones profonds pour améliorer la détection de collisions dans les techniques de fabrication avancées.

Une nouvelle approche améliore le diagnostic des conditions de la peau sur des teintes de peau variées.

Apprends comment l'IA change la façon dont on identifie les espèces d'insectes.

Cette étude adapte des modèles existants pour améliorer la détection d'objets infrarouges.

Cette étude présente des méthodes pour l'optimisation bayésienne dans différents espaces de recherche.

Présentation de ERF-CondLaneNet pour une meilleure détection des voies dans des situations routières complexes.

Un modèle auto-étalonnant améliore le contrôle des prothèses et l'adaptabilité de l'utilisateur.

Découvre comment l'apprentissage par transfert améliore les résultats du machine learning avec des données limitées.

Les modèles de base améliorent la précision pour identifier les cultures à travers le monde.

Cette étude explore l'utilisation de l'apprentissage par transfert pour un contrôle qualité efficace dans la pose de bandes CFRP.

Un aperçu des technologies de détection de mots-clés et de leurs défis avec la langue ourdou.

Une étude explore les réseaux LSTM pour améliorer la prévision du trafic internet.

Un aperçu des problèmes uniques rencontrés par les langues à faibles ressources et des solutions potentielles.

Utiliser les données des essais passés pour améliorer les évaluations des traitements actuels.

Cette étude améliore les systèmes de reconnaissance des émotions pour les langues moins courantes en utilisant des données à forte ressource.

L'apprentissage automatique cherche à améliorer les prévisions météo en s'attaquant aux biais des modèles.

Une nouvelle méthode améliore la performance des LLM tout en réduisant la complexité.

L'apprentissage par transfert améliore la classification audio pour la détection des sons sous-marins.

L'étude explore le rôle du sommeil dans l'apprentissage par transfert et la consolidation de la mémoire.

Une nouvelle approche pour améliorer les prédictions de propriétés moléculaires en IA en ajoutant des tâches.

Recherche sur l'amélioration de l'identification des sons d'oiseaux grâce aux techniques d'apprentissage automatique.

Explorer l'utilisation de données synthétiques pour améliorer le DRL dans des applications réelles.

Une nouvelle méthode améliore le raisonnement de bon sens en IA, surtout dans des situations avec peu de données.

FireLite offre une détection de feu précise avec un minimum de ressources dans le transport.

Une étude souligne le besoin d'explications claires sur l'IA dans les milieux cliniques.

L'IA améliore la détection des calculs rénaux tout en protégeant la vie privée des patients.

Utiliser l'apprentissage automatique pour identifier les poses de yoga pour une meilleure pratique.

De nouvelles techniques d'apprentissage automatique améliorent l'interprétation et l'accessibilité des données XAS.

Un nouveau autoencodeur améliore l'apprentissage de la représentation des graphes dans diverses applications.

Découvrez comment les modèles de diffusion transforment le bruit en images époustouflantes.

Explorer des stratégies efficaces pour la sélection d'hyperparamètres dans l'apprentissage par transfert.

Un aperçu des défis liés aux données manquantes dans les DSE et des méthodes pour les améliorer.

Cette étude utilise l'apprentissage profond et l'apprentissage par transfert pour le scoring HER2 dans le cancer du sein.

Cette étude explore les prévisions de mortalité en utilisant des données de pays similaires.

Apprends à tirer le meilleur parti des données limitées pour les modèles de langue.

Révolutionner la formation des robots en se concentrant sur des instructions basées sur le langage.

Un aperçu de la reconnaissance ouverte à peu d'exemples et de ses applications.

ChannelDropBack améliore les modèles de deep learning en réduisant le surapprentissage pendant l'entraînement.

MSTA améliore l'efficacité d'apprentissage des robots pour reconnaître des actions dans des vidéos en utilisant des images et du texte.