Derniers articles pour Apprentissage Profond

TensorSocket améliore l'efficacité de l'entraînement en deep learning grâce à un chargement de données partagé.

Examen de l'utilisation de l'énergie des modèles d'IA en apprentissage continu pour la durabilité.

Le nouvel outil ODiMO améliore la performance des DNN sur le matériel en bord.

De nouvelles méthodes accélèrent l'encodage et le décodage vidéo.

Les fonctions Zorro offrent des solutions fluides pour améliorer la performance des réseaux de neurones.

Une nouvelle fonction de perte améliore la qualité audio en alignant la phase et l'amplitude.

POMONAG améliore la recherche d'architecture en se concentrant sur plusieurs objectifs pour plus d'efficacité.

Optimiser les DNN avec une quantification en puissance de deux pour les appareils à ressources limitées.

AUCSeg améliore la segmentation en s'attaquant au déséquilibre des classes dans le traitement d'images.

Une nouvelle méthode améliore la mesure d'incertitude dans les réseaux de neurones profonds en utilisant moins de mémoire.

Une nouvelle méthode améliore la précision de segmentation en intégrant la forme et l'intensité dans les images médicales.

L'utilisation innovante des LUTs booste la performance des FPGA pour les tâches d'apprentissage profond.

Explorer l'intégration du deep learning avec des méthodes bayésiennes pour améliorer l'estimation des données.

Cet article compare les modèles U-Net et basés sur les transformateurs pour la segmentation d'images en microscopie.

MambaJSCC intègre des techniques de codage pour améliorer la communication d'images sans fil.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des modèles informatiques tout en maintenant la performance.

Voici MG-Net, un cadre pour améliorer les techniques d'optimisation quantique grâce à l'apprentissage profond.

Une nouvelle méthode améliore la précision de détection en imagerie médicale.

Cette étude se concentre sur l'amélioration de la qualité d'image grâce à des méthodes de restauration des données RAW.

Une nouvelle méthode améliore la correspondance d'images à partir de différents spectres de caméras.

Cet article parle d'améliorer les prédictions des ordis dans les vidéos en redressant les séquences d'images.

Explore des méthodes d'apprentissage locales qui transforment l'entraînement des réseaux de neurones.

Présentation d'une méthode pour améliorer la vie privée sans sacrifier la précision du modèle.

Explorer une nouvelle approche pour améliorer la segmentation sémantique en utilisant des principes de compression.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité de l'apprentissage profond pour résoudre des EDP.

Des recherches montrent que l'apprentissage des caractéristiques améliore efficacement la performance des réseaux de neurones.

Un aperçu de comment différentes représentations en IA améliorent la compréhension.

Un aperçu de comment les CNN interprètent les images et leurs caractéristiques.

SimCLR améliore l'entraînement des modèles en utilisant des données non étiquetées dans les tâches de vision.

Découvre comment la segmentation en superpixels rend l'analyse d'image plus simple pour les machines.

Découvrez comment le pruning d'état adaptatif par couche améliore les modèles d'apprentissage profond.

Combiner les données RGB et de profondeur améliore la reconnaissance des pièces dans l'industrie.

Comprendre comment les modèles d'apprentissage profond gèrent l'incertitude est super important pour faire des prédictions précises.

Cet article parle du rôle des pertes de substitution dans la résolution de problèmes complexes en apprentissage automatique.

Trap-MID propose une façon astucieuse de protéger les données des hackers.

NeuralDEM accélère la simulation de particules en utilisant l'apprentissage profond pour de meilleurs résultats en ingénierie.

Un aperçu de la fusion de modèles en moyenne pondérée et son impact sur la performance en deep learning.

Une nouvelle approche améliore la compréhension des interactions neuronales et de leur rôle dans le comportement du cerveau.

Découvre comment la matrice de Gauss-Newton améliore l'efficacité de l'entraînement des réseaux de neurones.

Cette étude souligne l'importance des activations de niveau intermédiaire dans les modèles d'IA.