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FlexCHarts adapte les espaces de recherche pour les réseaux de neurones profonds afin d'améliorer l'efficacité et la performance.

Explorer des stratégies pour améliorer les modèles de machine learning contre les attaques de données nuisibles.

Un aperçu de l'impact de RGD sur la performance et la généralisation des modèles.

Cet article parle des techniques pour atteindre précision et confidentialité dans les modèles d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore l'annotation des cellules en génomique unicellulaire.

Améliorer la clarté de la voix grâce à des techniques d'annulation d'écho efficaces et au machine learning.

ReDy optimise l'efficacité de l'apprentissage profond grâce à la quantification dynamique, réduisant ainsi la consommation d'énergie.

Un regard approfondi sur la perte contrastive supervisée et son impact sur les réseaux de neurones profonds.

Une méthode pour trouver et corriger les erreurs dans la conversion de modèles DNN.

Explorer comment les exposants de Lyapunov à temps fini révèlent la sensibilité des réseaux aux changements d'entrée.

Présentation de LWALM pour une reconnaissance efficace des attributs piétons sur des appareils à ressources limitées.

La recherche présente des modèles efficaces pour prédire l'orientation des navires en utilisant des techniques d'apprentissage profond.

AIMC booste l'efficacité des réseaux de neurones profonds en traitant les données directement dans la mémoire.

Examen de comment les BadNets exploitent les filtres anti-spam avec des tactiques de porte dérobée.

PLiNIO simplifie l'optimisation des réseaux de neurones profonds pour les appareils mobiles et edge.

Des chercheurs examinent les défenses contre les attaques par backdoor nuisibles sur les modèles d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore les solutions pour les problèmes complexes à plusieurs échelles en utilisant des réseaux neuronaux.

Cette étude compare des méthodes pour gérer des variables catégorielles à haute cardinalité en apprentissage automatique.

Des méthodes innovantes améliorent l'efficacité de l'entraînement des réseaux de neurones profonds.

Utiliser des réseaux de neurones profonds pour analyser des données de conduction thermique et identifier des fonctions potentielles.

Une nouvelle approche améliore les modèles d'apprentissage profond pour la régression non paramétrique en utilisant l'entraînement adversarial.

Une nouvelle méthode améliore la performance des DNN pour des applications concrètes.

Examiner l'importance et les techniques de prédiction d'itinéraire dans les services de livraison.

Les avancées dans les DNN visent à améliorer l'efficacité des appareils IoT.

Cet article parle des avantages et des défis du STT-MRAM pour les réseaux de neurones profonds.

Une nouvelle couche renforce la résistance des DNN aux changements subtils d'entrée.

Un accent sur la fiabilité des systèmes d'IA pour des communications 6G fiables.

Jade améliore la qualité des vidéos grâce aux retours des utilisateurs et aux techniques de streaming adaptatif.

Combiner des DNN et des SNN avec un chiffrement homomorphe pour garantir la confidentialité des données.

CLLD améliore la détection de voies dans des conditions difficiles grâce à l'apprentissage auto-supervisé.

Examiner comment la compression des modèles affecte les défenses contre les attaques adversariales.

Une étude présente un modèle pour mieux identifier les fausses empreintes digitales.

Présentation d'une approche équilibrée pour ébrancher efficacement les réseaux de neurones profonds.

Un aperçu des défis et des solutions dans les méthodes de dépistage du cancer du sein.

LEAP améliore les tests adversariaux pour les logiciels de traitement du langage naturel.

Des recherches montrent les améliorations que l'IA peut apporter aux appareils auditifs dans des environnements bruyants.

Cette méthode améliore la classification des images médicales en utilisant des réseaux de neurones graphiques.

Un aperçu des méthodes pour analyser de gros ensembles de données spatiales et leurs défis.

Un aperçu des stratégies pour améliorer les performances des DNN dans les applications en temps réel.

Une nouvelle méthode s'attaque aux problèmes de surexposition dans l'enregistrement vidéo quotidien en utilisant l'apprentissage profond.