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L'étude compare les CNN et les transformateurs pour l'analyse d'images médicales.

Améliorer les petits modèles pour les questions médicales grâce à des techniques innovantes et des méthodes de données.

Une nouvelle méthode génère de l'audio à partir de texte en utilisant des modèles modernes.

Une nouvelle méthode améliore la planification de trajectoire des robots grâce à un apprentissage basé sur des images.

De nouvelles méthodes améliorent la qualité des images 360° pour des expériences VR et AR au top.

BioAug améliore les données d'entraînement pour le NER biomédical, en s'attaquant aux problèmes de manque de données.

Cette recherche se concentre sur l'amélioration de l'apprentissage auto-supervisé grâce à l'apprentissage par contraste et à l'augmentation des données.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les capteurs traitent les données pour une meilleure détection des objets.

Nouveau jeu de données met en lumière les biais dans les chatbots chinois et cherche des améliorations.

Une nouvelle méthode améliore les systèmes de détection de mots-clés dans des conditions de faibles ressources.

Un nouveau cadre semi-supervisé améliore les prédictions pour les propriétés de graphes peu représentées.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité dans la conception moléculaire, réduisant les coûts et boostant la découverte.

ProFusion permet une personnalisation rapide des images à partir de texte tout en préservant les détails.

Tied-Augment améliore la performance des modèles avec des techniques d'augmentation de données efficaces.

La recherche améliore la capacité des modèles OpenQA à gérer les petites modifications de questions.

Techniques pour améliorer les performances du modèle face à des conditions d'image variées.

Une nouvelle méthode simplifie les suggestions d'articles en utilisant les conversations des utilisateurs.

Découvre comment l'apprentissage auto-supervisé améliore l'apprentissage machine avec des données non étiquetées.

De nouvelles techniques améliorent la performance des systèmes de QA basés sur la génération grâce à l'évaluation automatique.

Apprends comment les modèles de deep learning gardent leur performance dans des conditions réelles variées.

Une nouvelle méthode améliore le transfert de connaissances en apprentissage automatique grâce à des augmentations de données.

Une nouvelle méthode pour générer des images CT 3D du thorax à partir de descriptions textuelles.

De nouvelles méthodes améliorent la capacité des modèles d'apprentissage automatique à gérer des données inconnues.

Une nouvelle méthode pour améliorer les données pour les tâches d'extraction de relations.

De nouveaux modèles améliorent la détection des fake news en utilisant différentes techniques de données.

Explorer de nouvelles méthodes pour améliorer les modèles de langage avec du paraphrasage en peu d'exemples.

Cette recherche améliore les modèles NER pour une meilleure analyse des textes cliniques.

Cette étude explore l'utilisation de la synthèse pour améliorer la détection d'événements dans des documents longs.

De nouvelles techniques améliorent l'efficacité de la reconnaissance sonore et réduisent les coûts de labellisation.

Cette étude explore des moyens d'améliorer la reconnaissance vocale automatique pour les langues à faibles ressources en utilisant des techniques de données.

Un aperçu de comment l'augmentation de données améliore les méthodes d'entraînement de code source.

Les ateliers VIPriors mettent en avant des approches innovantes pour entraîner des modèles avec peu de données.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les robots apprennent des tâches avec moins de démonstrations.

Cet article parle de l'effondrement de classe et de la suppression des caractéristiques dans l'apprentissage contrastif.

Une nouvelle fonction de perte améliore la vitesse et la précision de la recherche d'images.

Cet article parle de l'utilisation du remplacement de verbes pour l'augmentation de données en apprentissage automatique.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de la reconnaissance faciale tout en prenant en compte les préoccupations de confidentialité.

Explorer comment les GANs peuvent améliorer les données d'imagerie médicale.

Les chercheurs utilisent des modèles génératifs pour étudier les structures de l'ADN non-B en génétique.

Ce travail met en avant l'apprentissage robotique efficace en utilisant des techniques de renforcement auto-supervisées.