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Cet article parle des défis de sécurité des modèles d'apprentissage profond et des stratégies de défense.

Cet article parle d'un modèle en boîte blanche pour un apprentissage non supervisé efficace.

BiSHop améliore l'apprentissage profond pour les données tabulaires avec des techniques innovantes.

Un aperçu des problèmes et des méthodes dans la segmentation cérébrovasculaire pour l'imagerie médicale.

Un nouveau modèle améliore la performance des transformateurs en gérant l'inefficacité des valeurs aberrantes.

Explorer comment SAM améliore les performances des modèles face au bruit d'étiquettes.

Un cadre qui améliore les performances de clustering en utilisant des techniques d'apprentissage auto-supervisé.

Un aperçu de comment AdamW améliore l'entraînement des modèles d'apprentissage profond.

Un nouveau cadre améliore la qualité des images tout en réduisant le temps de traitement et l'utilisation des ressources.

Une nouvelle mesure améliore les comparaisons de divergence entre plusieurs distributions de probabilité.

LHU-Net améliore la précision et l'efficacité dans la segmentation d'images médicales, aidant ainsi les professionnels de la santé.

Cet article parle des estimateurs de gradient efficaces pour l'entraînement conscient de la quantification en deep learning.

De nouvelles méthodes améliorent le suivi des caractéristiques de la peau pour des applis d'évaluation de la santé.

DeepJSCC améliore la qualité d'image dans les réseaux de relais, intégrant la transmission avec l'apprentissage profond.

SuRGe améliore les images basse résolution en utilisant des techniques avancées de GAN.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des réseaux de neurones profonds grâce à une optimisation automatisée.

Une nouvelle méthode améliore l'édition d'images de télédétection en utilisant peu de données et des conseils textuels.

VSGD combine des méthodes traditionnelles avec de la modélisation probabiliste pour mieux optimiser l'apprentissage profond.

Combiner SmoothQuant et GPTQ améliore l'efficacité et la performance des grands modèles de langage.

Une nouvelle approche pour améliorer l'apprentissage contrastif grâce à des techniques d'augmentation de données adaptatives.

Une nouvelle méthode pour améliorer les structures de modèles de manière plus efficace et efficiente.

Explore les techniques de flux de gradient pour améliorer l'entraînement et la performance de ResNet.

Un aperçu des risques des attaques d'inférence d'appartenance sur la vie privée des données.

Cet article passe en revue des méthodes pour améliorer la clarté des images dans les applications de télédétection.

Présentation de SQPFNet pour améliorer la segmentation avec des données limitées dans les images médicales.

Revue des techniques et des obstacles pour créer des images de street view à partir d'images satellites.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse d'images pour la recherche sur le cancer.

Utiliser la décomposition Tucker pour améliorer l'efficacité et l'accessibilité de l'imagerie médicale.

L'apprentissage du jeu de Pareto conscient de la géométrie améliore l'efficacité dans la résolution de problèmes multi-objectifs.

Un nouveau modèle améliore les tâches de recherche visuelle et d'exploration en utilisant des informations sémantiques.

Une nouvelle méthode améliore la performance des réseaux de neurones face aux attaques adversariales.

Une nouvelle méthode d'entraînement améliore la sécurité du modèle contre les attaques universelles.

Présentation d'une nouvelle méthode pour un entraînement efficace des réseaux de neurones structurés.

Une nouvelle méthode d'apprentissage profond améliore l'alignement partiel du visage en 3D.

De nouveaux outils améliorent notre façon d'évaluer et d'améliorer la qualité des images.

Cette étude évalue les méthodes de saillance en NLP à travers une évaluation humaine.

Un nouveau modèle montre comment les réseaux profonds apprennent efficacement à partir de données structurées et éparses.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'entraînement adversarial des réseaux de neurones profonds.

MethylBERT améliore l'analyse de la méthylation de l'ADN pour un meilleur diagnostic et traitement du cancer.

Une nouvelle méthode améliore la détection des valeurs aberrantes et réduit le temps d'entraînement.