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Le cadre RC-NAS renforce les modèles d'apprentissage profond contre les attaques adversariales de manière efficace.

Une nouvelle méthode améliore l'Empirical Fisher pour optimiser les modèles de manière plus efficace.

Analyser l'efficacité des ViTs pour la reconnaissance des textures par rapport aux méthodes traditionnelles.

Une nouvelle approche utilisant l'apprentissage profond améliore la clarté dans l'imagerie astronomique.

Apprends comment la perte de flux pondéré améliore l'estimation de pose en robotique.

Un guide des techniques d'optimisation multiobjectif en apprentissage automatique et en apprentissage profond.

Un aperçu des vulnérabilités et des solutions pour les systèmes d'apprentissage profond.

Une méthode pour améliorer les modèles d'étudiants en utilisant les connaissances des modèles de professeurs plus performants.

Une nouvelle méthode améliore l'adaptabilité des modèles dans les tâches d'apprentissage avec peu d'exemples.

Une nouvelle approche améliore la fiabilité des tests pour les bibliothèques d'apprentissage profond.

De nouvelles méthodes améliorent la reconnaissance vocale dans des environnements bruyants en utilisant des techniques adaptatives.

Un passage des patchs aux pixels dans la vision par ordinateur change l'analyse d'images.

Cet article examine comment les modèles de l'espace d'état visuel gèrent les défis visuels.

Une nouvelle méthode améliore l'adaptabilité des modèles à travers différents domaines en utilisant l'apprentissage par invite et l'alignement des gradients.

Une nouvelle méthode améliore l'utilisation de l'énergie et les performances dans l'exécution des DNN.

La méthode ANNEAL réduit les coûts de labellisation tout en améliorant la performance de récupération d'images.

Cet article parle d'un nouvel optimiseurs pour l'apprentissage profond qui minimise l'utilisation de la mémoire tout en maximisant la performance.

Un aperçu de la compression avec perte et son rôle dans le traitement des données pour l'apprentissage automatique.

Un aperçu de comment la détection de la lignée neuronale influence le développement des modèles et la responsabilité.

Des recherches montrent des complexités dans les réseaux de neurones profonds qui vont au-delà des modèles traditionnels.

La méthode MiSuRe améliore la clarté dans la segmentation d'image en utilisant des cartes de saillance.

Une nouvelle méthode pour générer de la musique en utilisant des matrices d'auto-similarité et des systèmes d'attention.

Investiguer comment l'espace latent affecte les performances des modèles transformer sur des tâches linguistiques.

De nouvelles techniques améliorent la modélisation des amplis de guitare en utilisant des données non appariées et des GAN.

La méthode COMPASS règle les problèmes de bruit dans le docking moléculaire, améliorant la découverte de médicaments.

De nouvelles méthodes améliorent les prévisions en se concentrant sur la fonctionnalité du code plutôt que sur les noms de variables.

La recherche montre comment l'auto-attention améliore la modélisation de la réponse neuronale en deep learning.

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Une nouvelle méthode pour estimer la pose d'un objet en utilisant des données faiblement étiquetées montre des résultats prometteurs.

Techniques pour accélérer la création de points de contrôle pour les modèles de deep learning.

Apprends comment les réseaux de neurones booléens peuvent simplifier les processus d'apprentissage profond.

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Découvre comment les Leaky ResNets améliorent les techniques d'apprentissage profond.

Ce papier évalue des modèles d'apprentissage profond pour prédire les informations d'état de canal dans les communications sans fil.

Un aperçu des défis d'injectivité et des méthodes dans les couches ReLU des réseaux de neurones.

Une nouvelle méthode pour améliorer la clarté du son en utilisant des techniques avancées d'apprentissage profond.

Une nouvelle méthode s'attaque aux données manquantes dans l'estimation du décalage vers le rouge pour les galaxies.

Cette étude présente une nouvelle utilisation de l'apprentissage profond dans la modélisation économique.