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Cette recherche examine comment la taille du modèle et des données impacte la performance des modèles graphiques.

Explorer de nouvelles méthodes pour améliorer la segmentation d'images et la détection d'instances.

Un aperçu de la linéarité inter-tâches et de ses effets sur les performances des modèles.

Une nouvelle méthode améliore la compression des données EEG tout en garantissant qualité et efficacité.

Explorer comment les MRR redessinent l'informatique pour les tâches d'apprentissage profond.

Une nouvelle méthode améliore la génération d'images à partir de vues d'entrée variées.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions des modèles d'apprentissage automatique grâce à un système professeur-élève.

Utiliser l'apprentissage par renforcement profond pour mieux gérer le trafic de données.

Cet article présente une méthode unique pour des images plus claires en réduisant efficacement le bruit.

Une nouvelle approche du deep learning qui améliore l'efficacité et la stabilité.

Cette étude examine les attaques adversariales sur l'apprentissage profond, en se concentrant sur la performance des CNN.

Une étude utilise l'apprentissage profond pour classifier les galaxies spirales et annelées.

Cannikin améliore l'efficacité de l'entraînement DNN dans des environnements machine variés.

La surparamétrisation simulée améliore l'entraînement des modèles tout en gardant l'efficacité.

Une étude explore de nouvelles méthodes pour que les modèles d'apprentissage profond s'adaptent aux données qui changent.

Une méthode améliore la qualité d'image en s'attaquant ensemble au dématriçage et à la réduction de bruit.

Cette étude met en avant les améliorations des modèles géométriques, en se concentrant sur l'expressivité et la complétude.

Une analyse des problèmes de reproductibilité dans la recherche sur la prédiction des défauts de logiciels en deep learning.

En train de voir comment l'augmentation des labels influence l'apprentissage dans les modèles d'apprentissage automatique.

Cet article parle de l'attaque SpongeNet et de son impact sur la consommation d'énergie dans les modèles de deep learning.

Un nouveau modèle améliore la classification des signaux radar provenant de la terre et de la mer.

Ce papier présente un cadre pour valider des méthodes d'apprentissage profond dans l'analyse d'images médicales.

OIFTrack améliore la précision du suivi en gérant le flux d'infos entre les cibles et les fonds.

Une nouvelle méthode améliore la précision de localisation en intérieur grâce à une analyse innovante des bandes de fréquence.

Une nouvelle méthode améliore les images 3D de mauvaise qualité en microscopie électronique en utilisant l'apprentissage profond.

Apprends comment les nouvelles méthodes d'élagage améliorent l'efficacité des réseaux de neurones profonds sans sacrifier la précision.

Une nouvelle approche améliore les tâches de reconnaissance visuelle grâce à des mécanismes d'attention résiduelle.

Présentation de FOMO, une méthode pour améliorer les DNN face aux attaques adversariales en utilisant l'oubli.

Une nouvelle méthode améliore l'accord entre audio et partitions.

Une nouvelle méthode pour des prédictions de cartes radio plus rapides et meilleures en utilisant l'apprentissage profond.

Une nouvelle approche améliore la détection de données invisibles dans les modèles d'apprentissage automatique.

Améliorer la qualité d'image en CT par rayons X grâce à des fonctions de perte ciblées.

Un aperçu de l'importance du Coefficient d'Apprentissage Local dans les modèles de machine learning.

Cette étude présente un modèle basé sur l'attention pour estimer les volumes de pièces à partir d'enregistrements audio.

Le modèle ASCA améliore la précision de classification audio pour les petits jeux de données.

De nouvelles méthodes améliorent la précision pour identifier les tumeurs à partir des scans PET-CT.

Cette recherche éclaire comment le cerveau traite des scènes visuelles dynamiques.

Une nouvelle approche améliore les données solaires historiques pour de meilleures recherches.

Examiner le grokking dans l'apprentissage profond et ses implications pour la performance.

De nouvelles limites pour les GNN améliorent la performance contre les attaques adversariales.