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Une étude révèle de grosses inquiétudes sur la capacité à reproduire les résultats des compétitions de segmentation d'images médicales.

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Un nouveau cadre améliore l'efficacité et la flexibilité des modèles de langage avec des outils externes.

gSAM améliore les GNN pour de meilleures recommandations d'articles et une meilleure généralisation.

Le mask-tuning améliore la capacité des modèles de langue à s'adapter à de nouveaux exemples.

Explorer comment les réseaux de neurones multiplicatifs améliorent la modélisation polynomiale pour les simulations d'ingénierie.

Une nouvelle méthode équilibre la robustesse du modèle et la généralisation face à des entrées difficiles.

Cet article explore les modèles d'activation dans les réseaux de neurones pour différencier les styles d'apprentissage.

LCNF améliore l'imagerie en surmontant les limitations traditionnelles grâce à l'apprentissage profond.

Une nouvelle méthode améliore les réseaux de neurones bayésiens pour la généralisation et l'estimation de l'incertitude.

Une technique pour améliorer la performance des modèles d'apprentissage machine sur de nouvelles données.

Les modèles de langage avancés améliorent la gestion des systèmes de CVC en utilisant moins de ressources.

Améliorer les modèles de deep learning avec des ajouts de données stratégiques pour de meilleures performances.

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PrototypeLab améliore la détection des polypes dans les images de coloscopie.

La prédiction par lots améliore les évaluations des résultats pour des groupes d'exemples dans la recherche.

Cet article parle de la nécessité d'avoir de meilleures méthodes d'évaluation pour les classificateurs d'apprentissage profond.

Une nouvelle méthode améliore la modélisation du mouvement des robots en utilisant la dynamique inverse.

Découvre comment le mélange sémantique booste la performance et la généralisation des modèles en machine learning.

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Examiner les compromis dans les applications de deep learning pour les systèmes sans fil.

Une étude qui dévoile les défis auxquels font face les GNN pour compter les motifs de sous-graphes.

Ce papier examine comment la compression d'images par neurones s'adapte aux nouveaux défis de données.

Des recherches montrent les limites des modèles de transformateurs avec des entrées arithmétiques plus longues.

Une nouvelle méthode améliore la capacité des modèles Vision-Language à s'adapter à de nouvelles tâches.

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FastTCM-CR50 améliore la détection et le repérage de texte dans les scènes avec des données limitées.

Cette étude montre comment de grandes bases de données améliorent l'apprentissage profond dans les applications FWI.

LatentAugment améliore la diversité des données pour les modèles d'apprentissage machine en utilisant des GANs.

Le nouveau cadre MAE bilatéral améliore l'apprentissage incrémental de classe en renforçant la rétention des connaissances.

FG-Net améliore la détection automatique des émotions faciales en utilisant des techniques efficaces.

Un aperçu des réseaux de Hopfield traitant de la généralisation et du surapprentissage.

On te présente une nouvelle façon d'améliorer la performance des modèles de machine learning avec peu de données.

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Améliorer les transformateurs de vision pour gérer des données diverses et hors distribution.

L'IA transforme la santé, mais il reste des défis pour l'adapter aux contextes locaux.