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De nouvelles techniques visent à améliorer la qualité audio en s'attaquant à la perte de paquets.

Cet article présente une approche innovante pour améliorer la reconnaissance des panneaux de circulation.

Une nouvelle perspective sur les réseaux de neurones profonds en utilisant des principes mathématiques.

Une méthode pour ajuster la performance des DNN en temps réel pour plus d'efficacité.

Une nouvelle méthode permet de protéger la vie privée dans l'apprentissage profond grâce à des approximations polynomiales.

Des méthodes innovantes améliorent la sécurité dans la communication numérique pour les infos sensibles.

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

ShadowNet combine des ombres classiques et des réseaux de neurones pour améliorer l'apprentissage des systèmes quantiques.

Un modèle combine l'apprentissage profond et des systèmes basés sur des règles pour une prise de décision claire.

De nouvelles approches de l'informatique analogique améliorent la précision et l'efficacité dans l'apprentissage profond.

Une nouvelle méthode améliore la précision de l'analyse IRM cardiaque grâce à l'IA.

AVMIT offre aux chercheurs des idées sur la façon dont le son et la vision sont liés dans la reconnaissance d'actions.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'optimisation de conception en utilisant plusieurs modèles.

Une nouvelle méthode réduit les coûts de calcul dans les réseaux de neurones profonds tout en gardant la précision.

Une nouvelle méthode pour mieux identifier les caractéristiques clés dans des ensembles de données complexes.

De nouveaux modèles de deep learning améliorent l'analyse des organites en microscopie à lumière transmise sans marquage.

Une nouvelle méthode améliore l'entraînement des modèles avec des étiquettes bruyantes en utilisant la Dimension Intrinsèque Locale.

Un nouveau modèle simplifie les simulations des oxydes de pérovskite pour la science des matériaux.

Une nouvelle approche améliore la compréhension des interactions entre les caractéristiques dans les réseaux de neurones profonds.

Les ordis apprennent à séparer le rythme et l'harmonie dans la musique pour des applis créatives.

Découvre comment les accumulateurs à faible bit améliorent la performance des DNN sans sacrifier la précision.

NFLikelihood permet un apprentissage non supervisé des probabilités, améliorant l'analyse des données en physique.

Cette étude évalue la sécurité des DNN dans la gestion de données de conduite inconnues.

Une nouvelle méthode combine la régression symbolique verticale et l'apprentissage profond pour une meilleure découverte d'équations.

De nouveaux algorithmes améliorent la détection des vertices primaires au Grand Collisionneur de Hadron.

Une nouvelle méthode améliore les applications de l'apprentissage profond pour des équations complexes en science.

Cet article parle de comment les choix architecturaux influencent le processus d'apprentissage des DNN.

De nouvelles stratégies permettent aux attaques par Trojan de contourner efficacement les méthodes de détection.

Une nouvelle méthode améliore la séparation des sons à travers différentes fréquences.

Une étude sur la prédiction des décalages vers le rouge des GRB grâce à des techniques avancées d'apprentissage automatique.

Les bénévoles contribuent à la recherche sur les neutrinos grâce au projet Name that Neutrino.

Explorer de nouvelles méthodes pour améliorer le contrôle prédictif par modèle avec des techniques d'apprentissage profond.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des DNN sur des appareils avec peu de ressources.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité pour résoudre des équations différentielles partielles complexes en utilisant des réseaux de neurones.

Une nouvelle méthode de filigrane renforce la protection des modèles d'apprentissage automatique contre le vol.

Des chercheurs bossent sur des mesures de jets pour mieux comprendre les propriétés du plasma de quarks et de gluons.

De nouvelles méthodes améliorent la sécurité des données et l'efficacité des technologies smart.

La méthode DeepKnowledge améliore la fiabilité des DNN dans les applications critiques.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions pour les objets en mouvement dans la conduite autonome.

DeepSample propose des techniques efficaces pour tester les Réseaux de Neurones Profonds de manière efficient et précise.