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Rendre les transformateurs de vision efficaces pour les drones et les appareils mobiles afin d'améliorer les tâches visuelles.

De nouveaux réseaux de neurones conçus pour mieux fonctionner sur des appareils avec peu de ressources.

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Des modèles simplifiés peuvent améliorer les résultats de santé en utilisant l'apprentissage automatique.

Des recherches montrent des infos sur la croissance des vaisseaux sanguins et son importance pour la santé du cerveau.

Cette étude passe en revue des techniques de réseaux de neurones efficaces pour l'analyse d'images en télédétection.

Une nouvelle méthode pour optimiser les DNN sur des appareils avec peu de ressources.

La recherche améliore les modèles d'apprentissage profond pour les environnements avec peu de ressources.

ThinResNet établit des repères fiables pour comparer les méthodes d'élagage dans les réseaux de neurones.

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Une nouvelle méthode réduit les tokens de vision pour un entraînement plus économique.

De nouvelles méthodes de réduction améliorent les performances du modèle de synthèse vocale multi-locuteurs en zéro-shot.

La sparsification bayésienne simplifie les modèles d'apprentissage profond pour une meilleure efficacité et performance.

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Une nouvelle méthode qui améliore les réseaux neuronaux élagués pour de meilleures performances.

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Intra-Fusion combine des neurones, rendant les réseaux de neurones plus petits et plus efficaces.

SLEB simplifie les LLM en retirant les blocs de transformateurs redondants, ce qui booste la vitesse et l'efficacité.

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Cet article parle des méthodes d'élagage pour améliorer l'efficacité des réseaux de neurones.

ALoRA améliore l'ajustement des modèles de langue en allouant dynamiquement des paramètres.

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COPAL améliore les modèles de langage pour une meilleure adaptation sans avoir besoin de les réentraîner.

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