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GeoBFN s'attaque aux principaux défis pour générer des structures moléculaires 3D précises.

Cette étude examine comment la profondeur des transformateurs affecte les tâches d'apprentissage.

Une nouvelle méthode améliore les capacités d'apprentissage des réseaux neuronaux récurrents.

Le framework PriViLege améliore l'apprentissage dans Few-Shot Class Incremental Learning avec des gros modèles.

Un nouveau cadre améliore les méthodes de défloutage d'images en utilisant l'apprentissage profond.

L'empilement améliore l'efficacité de l'entraînement des réseaux de neurones profonds en tirant parti des connaissances existantes.

Une nouvelle méthode améliore les performances des Vision Transformers sur des ensembles de données déséquilibrés.

Cette étude analyse l'efficacité de différents algorithmes pour détecter des avions dans des images satellites.

ProtoVerse améliore l'interprétabilité dans la classification des fractures vertébrales en utilisant l'apprentissage profond.

TSNet améliore la qualité des images dans des conditions brumeuses grâce à une approche en deux étapes.

Une nouvelle architecture vise à apprendre aux systèmes d'IA à combiner des compétences acquises pour des tâches variées.

Le cadre SPOT améliore l'efficacité du clustering dans des ensembles de données déséquilibrés en utilisant des pseudo-étiquettes.

DiffuseMix améliore l'apprentissage profond en créant des images d'entraînement diversifiées et de haute qualité.

Les Vision Transformers utilisent l'auto-attention pour améliorer la perf dans des tâches de vision par ordinateur.

Une nouvelle approche utilisant l'IA pour un contrôle efficace des files d'attente dans des environnements réels.

La recherche met en avant de nouveaux modèles pour une meilleure qualité audio dans différents environnements.

Un cadre pour améliorer la sélection de modèles pré-entraînés grâce à l'apprentissage par graphe.

Une nouvelle approche pour réduire la complexité des CNN tout en maintenant la performance.

Une nouvelle approche pour améliorer les cartes de saillance basées sur le gradient pour une meilleure interprétation du modèle.

Cette étude examine comment des initialisations de poids faibles impactent l'entraînement des réseaux de neurones.

Un modèle de deep learning améliore l'analyse des signaux d'ondes gravitationnelles des trous noirs.

Un aperçu de comment les ajustements de paramètres façonnent l'entraînement des réseaux de neurones.

Présentation d'un nouveau modèle de programmation pour le développement efficace d'accélérateurs matériels.

Une méthode d'apprentissage profond améliore la détection des vulnérabilités logicielles dans du code jamais vu.

Une nouvelle fonction de perte améliore la précision dans les tâches de segmentation sémantique.

Explore comment le mouvement des signaux affecte la performance et l'entraînement des transformateurs.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des DNN face aux petits décalages d'image.

Une méthode qui améliore les tâches de segmentation avec un minimum d'exigences en formation.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans la classification des environnements intérieurs en utilisant des fonctionnalités avancées.

Une nouvelle méthode utilisant l'apprentissage profond s'attaque aux pannes en cascade dans des réseaux complexes.

De nouveaux modèles visent à améliorer la sécurité et l'efficacité dans l'énergie de fusion.

Un nouveau modèle améliore l'analyse vidéo en temps réel avec une amplification efficace des mouvements.

Un nouveau cadre améliore la fiabilité et l'estimation de l'incertitude dans la segmentation d'images médicales.

Nouveau modèle améliore la précision dans la détection des tumeurs médiastinales grâce à l'apprentissage semi-supervisé.

Utiliser des pseudo-boîtes bruyantes pour une meilleure sélection de modèle dans la localisation d'objets faiblement supervisée.

Améliorer les photos de visage tout en gardant l'identité de la personne intacte.

Une nouvelle méthode identifie rapidement des caractéristiques dans les images lunaires sans beaucoup d'intervention humaine.

DPN améliore la prédiction du taux de clics grâce à la modélisation du comportement des utilisateurs.

Comparer AMD/Xilinx Versal ACAP et Intel Stratix 10 NX dans les tâches d'apprentissage profond.

Une méthode pour optimiser des modèles tout en gardant leur architecture confidentielle.