Articoli più recenti per Apprendimento per trasferimento

Uno sguardo ai progressi e alle applicazioni dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni.

Capire la causalità può migliorare la capacità di decisione e adattamento dell'IA.

Un framework innovativo migliora la cura del diabete prevedendo i livelli di zucchero nel sangue.

GPDiff offre soluzioni per dati urbani limitati nelle applicazioni delle smart city.

Questo documento parla delle sfide e delle soluzioni nelle prestazioni dell'apprendimento per rinforzo visivo.

L'IA migliora l'accuratezza della classificazione dei tumori usando scansioni MRI e tecniche di transfer learning.

Esplorando come le tecniche quantistiche possono migliorare i compiti di elaborazione del linguaggio naturale.

Nuovo metodo migliora il transfer learning rendendo migliore la generazione dei pesi dai modelli pre-addestrati.

MLO-MAE migliora il machine learning per la comprensione delle immagini tramite strategie di mascheramento mirate.

Esplorare l'uso del transfer learning per migliorare le funzioni di cybersecurity e affrontare le sfide dei dati.

Uno studio sull'uso del deep reinforcement learning per migliorare il controllo del flusso nelle strutture.

Ecco un modo per stimare l'apprendimento delle CNN senza dati di validazione.

Un nuovo approccio migliora i modelli di manovra degli aerei usando dati limitati dei piloti.

Un nuovo modello migliora la classificazione delle radiografie del torace per le malattie polmonari.

La ricerca fa luce sulle applicazioni del transfer learning e sulle relazioni con le performance dei modelli.

Nuovi metodi migliorano l'identificazione degli autori nei testi in Bangla.

Scopri come i recenti progressi nei modelli visivi migliorano la comprensione delle immagini da parte delle macchine.

Introducendo il Transfer Learning Nonparametrico per una migliore adattabilità ai cambiamenti nei dati.

Un nuovo dataset combina dati reali e sintetici per un monitoraggio migliore delle foreste.

Nuove strategie semplificano la trasformazione da immagine a grafico per varie applicazioni.

Nuovo set di dati e framework migliorano il riconoscimento degli oggetti nell'imaging SAR.

Nuove tecniche migliorano le interfacce cervello-computer usando EEG e deep learning.

Esplorare il trasferimento di apprendimento negli algoritmi quantistici per migliorare la risoluzione dei problemi.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento degli oggetti usando modelli generativi e dati limitati.

Nuovi modelli migliorano la rilevazione della retinopatia diabetica, garantendo un trattamento tempestivo per i pazienti.

Un nuovo metodo per proteggere i modelli di machine learning dagli attacchi di dati malevoli.

HETAL tiene i dati dei clienti al sicuro mentre allena i modelli di machine learning.

Nuovo metodo combina reti neurali per migliorare l'efficienza e le prestazioni.

Nuovi metodi migliorano il processo di design per sequenze di DNA e proteine.

Eracle combina trasformatori e modelli di stato per migliorare l'elaborazione dei dati.

Un nuovo modello di caching unisce tecniche avanzate per ottimizzare la memorizzazione e l'accesso ai dati.

Le soluzioni automatizzate per identificare i tumori cerebrali sembrano promettenti per migliorare la cura dei pazienti.

Nuovo approccio migliora il riconoscimento dei marciapiedi per i veicoli autonomi.

Le strategie di esplorazione migliorano l'adattabilità degli agenti in ambienti complessi.

Esaminando come la somiglianza e la diversità dei dati sorgente influenzano l'accuratezza delle previsioni.

Questo lavoro si concentra sul migliorare la traduzione tra il tedesco e le lingue bavarese.

DiffScaler migliora i modelli di diffusione per vari compiti di immagine in modo efficiente.

Nuove tecniche migliorano la velocità di sviluppo di leghe compositivamente complesse.

Il transfer learning sfrutta le conoscenze da un'area per migliorare i compiti in un'altra.

Il ruolo del machine learning nell'analisi delle immagini mediche sta crescendo rapidamente.