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Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage pour les classes d'images rares.

Apprends comment ajouter du bruit améliore les performances des CNN dans les tâches de reconnaissance d'images.

De nouvelles méthodes utilisant des images synthétiques améliorent le diagnostic des maladies du foie.

Cette étude évalue comment les CNN gèrent les changements de couleur dans la classification d'images.

G-TRACER améliore la généralisation des modèles de deep learning grâce à des techniques axées sur la stabilité.

De nouveaux algos améliorent la performance du traitement audio à différents taux d'échantillonnage.

Explorer le rôle du deep learning dans la visualisation des changements au fil du temps.

Une nouvelle méthode estime les paramètres du système par l'analyse d'images et l'apprentissage profond.

Une nouvelle méthode combine l'apprentissage traditionnel et profond pour une imagerie sonore efficace.

WGR améliore les techniques de régression pour de meilleures prévisions de résultats.

Cet article examine les risques de sécurité des systèmes de surveillance de charge non intrusifs.

Une nouvelle méthode améliore la qualité de la retouche d'image en combinant les infos de fréquence et spatiales.

MBI propose une méthode efficace pour le deep learning sur des appareils edge.

Apprends à optimiser des modèles de deep learning et leurs applications pratiques.

De nouvelles stratégies améliorent la précision de la segmentation d'images médicales pour de meilleurs diagnostics.

De nouvelles méthodes améliorent l'entraînement contre les attaques adversariales en se concentrant sur les vulnérabilités des exemples.

RayMVSNet et sa mise à jour améliorent la précision de la modélisation 3D à partir d'images 2D.

SelSync équilibre un entraînement rapide et une précision du modèle dans l'apprentissage profond distribué.

LUCYD améliore les images en microscopie, en combinant des méthodes traditionnelles avec l'apprentissage profond pour une meilleure clarté.

Une nouvelle méthode améliore l'appariement de graphes sans données étiquetées en utilisant la cohérence des cycles.

Une nouvelle technique pour une classification d'image plus efficace avec des données limitées.

Examiner le rôle de l'apprentissage profond pour améliorer la précision et la fiabilité de l'IRM.

Les QCNN utilisent des nombres hyper-complexes pour une meilleure représentation des données dans les réseaux de neurones.

Une nouvelle méthode montre des promesses pour identifier des images médicales inconnues.

Le modèle ConViT améliore la reconnaissance des actions humaines sur des images fixes en utilisant l'apprentissage profond.

Une nouvelle méthode améliore la précision des équations d'advection-diffusion en utilisant des réseaux de neurones.

L'augmentation bayésienne antagoniste améliore la généralisation du modèle avec peu de données.

Une nouvelle méthode améliore la classification des longs textes en utilisant des transformateurs de phrases.

Une méthode pour améliorer l'efficacité de l'apprentissage profond sur des appareils limités.

Cet article parle des Transformers façonnés et de leur rôle dans la stabilisation des modèles d'apprentissage profond.

Apprends comment la compression des tenseurs améliore les stratégies d'inférence partagée en deep learning.

Des chercheurs améliorent la qualité des données de spectroscopie Raman avec des méthodes non supervisées pour aider au diagnostic.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la segmentation d'images dans le secteur de la santé.

Aborder l'impact des échantillons difficiles et des étiquettes bruyantes sur les modèles d'apprentissage automatique.

PINNsFormer améliore la précision dans la résolution des équations différentielles partielles en utilisant des structures Transformers avancées.

Cet article présente de nouvelles techniques pour améliorer la confidentialité différentielle lors de l'entraînement des modèles.

De nouvelles méthodes proposent des solutions à des défis d'optimisation complexes dans l'apprentissage profond.

Une étude sur l'amélioration des modèles de deep learning pour les systèmes IoT à ressources limitées.

GSMorph simplifie l'enregistrement d'images, améliorant la rapidité et la précision dans le domaine de la santé.