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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.

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

AE-DENet améliore la communication des données grâce à des méthodes avancées d'estimation de canal.

Une nouvelle méthode simplifie l'élagage des modèles de deep learning en utilisant des principes de la physique.

Le cadre ASiM améliore la précision des technologies de deep learning écoénergétiques.

Des données pourries peuvent mener à une mauvaise performance des modèles dans les applis de deep learning.

Milabench propose des benchmarks sur mesure pour améliorer les évaluations de performance de l'IA.

TP-UNet améliore la segmentation d'images médicales en utilisant des infos temporelles.

xIELU propose une alternative prometteuse aux fonctions d'activation traditionnelles en deep learning.

Les scientifiques utilisent l'apprentissage profond pour prédire les résultats des collisions d'ions lourds.

Une nouvelle méthode renforce la sécurité de l'apprentissage profond avec des empreintes neuronales aléatoires.

Découvrez comment EAST optimise les réseaux de neurones profonds grâce à des méthodes de pruning efficaces.

GCA-HNG améliore l'entraînement des modèles en créant des échantillons négatifs difficiles.

Examiner l'impact du matériel et de la communication sur l'efficacité de l'apprentissage profond.

Découvre comment l'élagage des couches améliore l'efficacité et la performance des modèles.

Utiliser le deep learning pour reproduire le charme du film Cinestill 800T dans des images numériques.

FLRNet améliore la reconstruction du flux de fluide en utilisant des données de capteurs limitées.

MobileMamba propose un traitement d'image efficace pour les appareils avec des ressources limitées.

LRSAA améliore la détection d'objets dans les images aériennes grâce à des techniques avancées.

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Découvre comment le Test-Time Training aide les modèles à s'adapter aux données d'image qui changent.

GenDeg améliore la restauration d'images en créant des ensembles de données d'entraînement diversifiés.

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Un nouveau cadre améliore les performances avec moins d'images étiquetées en segmentation sémantique.

Découvre les avantages d'utiliser EMA dans les modèles de deep learning.

Les astronomes utilisent l'apprentissage profond pour mieux comprendre la structure de l'univers.

Une nouvelle méthode atteint une grande précision dans la reconnaissance vocale en utilisant un minimum de données.

Le bruit des étiquettes peut freiner les modèles de deep learning ; de nouvelles méthodes améliorent la précision.

HGNet améliore la communication sans fil avec des solutions de formation de faisceau intelligentes et rapides.

Découvrez comment la communication THz et l'apprentissage profond peuvent transformer le transfert de données.

De nouvelles techniques améliorent la détection du cancer de la vésicule biliaire grâce aux images échographiques.