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Utiliser des Transformers pour analyser et catégoriser des articles de recherche pour des insights améliorés.

SGFormer traite efficacement de grands graphes avec une seule couche d'attention.

Une étude montre que le modèle Transformer améliore les prévisions de charge électrique en utilisant les données de plusieurs clients.

Un nouveau modèle améliore l'apprentissage de la représentation des réseaux de neurones en utilisant des caractéristiques de GNN et de Transformateur.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité et la précision dans l'entraînement des transformateurs avec de l'arithmétique en basse précision.

phi-1 montre de bonnes performances dans les tâches de codage avec des données d'entraînement de qualité.

La recherche se concentre sur l'amélioration des méthodes de détection des éléments graphiques dans les documents.

Une nouvelle méthode améliore la traduction des requêtes SQL en réduisant les schémas de base de données.

Une étude sur des techniques avancées pour suivre efficacement la consommation d'énergie dans les foyers.

Un nouveau modèle améliore efficacement les images basse résolution.

Une nouvelle méthode d'estimation de profondeur avec une seule caméra en robotique.

Des chercheurs améliorent les prédictions sonores des langues anciennes avec de nouvelles techniques de modélisation.

Présentation de Chiplet Cloud pour soutenir les grands modèles de langage de manière efficace et économique.

MCR-Data2vec 2.0 améliore la reconnaissance vocale en rendant le modèle plus cohérent.

Une étude sur comment les Transformers améliorent la mémoire et galèrent avec l'attribution de crédit dans l'apprentissage par renforcement.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions de mouvement des piétons pour les véhicules autonomes.

Explorer comment les transformateurs apprennent efficacement à partir de données avec un minimum d'entraînement.

Apprends comment la classification de graphiques aide à automatiser la compréhension des données.

EDENVFI combine des transformateurs et des CNN pour une meilleure interpolation d'images vidéo.

Apprends comment les transformers améliorent la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement.

Découvrez comment Video-FocalNet améliore la technologie de reconnaissance d'actions vidéo.

Un nouveau cadre améliore la précision des prévisions de séries chronologiques.

Le cadre HST montre des améliorations significatives dans le suivi des objets à travers les images vidéo.

Une nouvelle méthode améliore la classification des longs textes en utilisant des transformateurs de phrases.

Cet article parle des Transformers façonnés et de leur rôle dans la stabilisation des modèles d'apprentissage profond.

PINNsFormer améliore la précision dans la résolution des équations différentielles partielles en utilisant des structures Transformers avancées.

YOLOPose utilise des Transformers pour une estimation précise de la pose d'objet en 6D.

TransFusion améliore la génération de données de séries temporelles synthétiques de haute qualité sur de longues séquences.

De nouvelles recherches montrent comment Sumformer peut améliorer l'efficacité des Transformers.

Une nouvelle approche améliore les systèmes de recommandation en utilisant le RL hors ligne et des modèles de transformateurs.

De nouveaux modèles améliorent la vitesse et la précision de la reconnaissance de l'écriture arabe.

Ce document parle d'utiliser des algorithmes avancés pour améliorer les stratégies d'exécution des trades.

Découvrez comment l'IA générative transforme l'expérience du Metavers.

Des chercheurs analysent les données sur le diabète pour améliorer les soins aux patients et les stratégies de traitement.

Un aperçu de comment les modèles de transformeurs améliorent l'analyse d'opinion en traitement du langage naturel.

De nouvelles méthodes de décodage améliorent la correction d'erreurs quantiques, garantissant l'exactitude dans les calculs complexes.

Utiliser des transformeurs booste l'optimisation bayésienne sur différentes ensembles de données.

Une nouvelle méthode améliore le traitement vidéo avec les Transformers en réduisant les coûts de calcul.

Cet article présente une approche moderne pour transformer des designs 2D en représentations 3D détaillées.

Nouvelles méthodes pour agrandir les modèles de transformateurs sans perdre les progrès d'entraînement précédents.