Derniers articles pour Attention

Des recherches révèlent des infos sur l'activité cérébrale liée à l'attention.

Examen de la façon dont les compétences musicales sont liées à la compréhension de la parole dans des environnements bruyants.

Cette étude montre comment les schémas de regard personnels influencent les interactions humain-robot.

LHU-Net améliore la précision et l'efficacité dans la segmentation d'images médicales, aidant ainsi les professionnels de la santé.

Cet article explore comment les mouvements des yeux sont liés à l'attention et à la prise de décision.

Le contexte aide vraiment à reconnaître des objets, même quand on n'y fait pas attention.

Aaren améliore l'efficacité des modèles basés sur l'attention pour l'analyse de données séquentielles.

Une nouvelle méthode pour accélérer les transformateurs tout en gardant la précision.

Explorer l'attention tensorielle et son impact sur le traitement des données dans les modèles d'IA.

Un nouveau modèle améliore les Transformers en combinant des infos sensorielles et relationnelles.

Cette étude examine comment l'attention façonne les processus de mémoire de travail et à long terme.

MultiEdits permet de modifier plusieurs images en même temps grâce à des invites textuelles, améliorant ainsi l'efficacité et la qualité.

Une nouvelle méthode pour améliorer les mécanismes d'attention dans le traitement de données complexes.

Découvrez comment les Transformers à esprit étendu améliorent la gestion de la mémoire dans les modèles de langage.

Comment la similarité affecte notre capacité à nous concentrer dans des situations quotidiennes.

Explore le rôle des mécanismes d'attention dans l'apprentissage automatique.

SinkLoRA améliore l'efficacité des modèles de langage pour gérer les longs textes.

Méthodes pour améliorer la qualité de la traduction dans les grands modèles de langage.

Le modèle QuAN analyse efficacement des systèmes quantiques complexes pour une meilleure compréhension.

Une étude révèle comment l’attention influence la performance de la mémoire dans des situations quotidiennes.

L’état d’excitation influence comment on traite les signaux externes et les souvenirs internes.

Une nouvelle méthode améliore la performance des LLM sur les longs textes sans perdre en précision.

Une nouvelle méthode pour générer de la musique en utilisant des matrices d'auto-similarité et des systèmes d'attention.

Explorer comment les Transformers classifient les données à travers l'information contextuelle.

Comprendre les cartes d'attention améliore l'apprentissage automatique dans le diagnostic médical.

Explorer comment les individus et les dyades naviguent dans les espaces publics pour éviter les collisions.

De nouvelles méthodes améliorent la précision et l'efficacité des systèmes de reconnaissance vocale.

WallFacer améliore l'efficacité de l'entraînement des modèles Transformer sur de longues séquences grâce à une communication optimisée.

Un aperçu pour améliorer les modèles de deep learning pour l'efficacité dans le traitement d'images.

Le modèle XLSR-Transducer déchire en transcription en temps réel avec peu de données.

Un modèle qui prédit l'attention des spectateurs sur des documents de design graphique.

Une étude montre que la lumière vive améliore l'attention chez les jeunes adultes.

De nouveaux modèles montrent du potentiel pour traduire des textes plus longs efficacement.

De nouvelles recherches révèlent comment les prédictions de notre cerveau influencent notre capacité auditive.

Explore comment les mouvements des yeux influencent notre perception et notre reconnaissance.

Une nouvelle méthode minimise les caractéristiques trompeuses dans l'apprentissage automatique avec moins d'effort humain.

Une architecture de modèle flexible qui améliore l'efficacité et la performance des Transformers.

Explorer la relation entre le fonctionnement du cerveau et les comportements d'attention.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la génération audio en utilisant des techniques d'attention innovantes.

Examen de comment les réseaux sociaux influencent la formation d'opinions et la polarisation.