Articoli più recenti per Apprendimento per trasferimento

Questo studio presenta metodi per l'ottimizzazione bayesiana in diversi spazi di ricerca.

Presentiamo ERF-CondLaneNet per un migliore rilevamento delle corsie in situazioni stradali complesse.

Un modello auto-calibrato migliora il controllo delle protesi e l'adattamento dell'utente.

Scopri come il transfer learning migliora i risultati del machine learning con dati limitati.

I modelli di base migliorano la precisione nell'identificare le colture in tutto il mondo.

Questo studio esplora l'uso del Transfer Learning per un controllo qualità efficace nella posa di nastro CFRP.

Una panoramica sulle tecnologie di riconoscimento delle parole chiave e le loro sfide con la lingua urdu.

Lo studio esplora le reti LSTM per una previsione migliore del traffico internet.

Una panoramica delle questioni uniche affrontate dalle lingue a risorse limitate e delle potenziali soluzioni.

Usare i dati delle prove passate per migliorare le valutazioni dei trattamenti attuali.

Questo studio migliora i sistemi di riconoscimento delle emozioni per lingue meno comuni usando dati ad alta risorsa.

Il machine learning cerca di migliorare le previsioni del tempo affrontando i pregiudizi dei modelli.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni degli LLM riducendo la complessità.

Il transfer learning migliora la classificazione audio per la rilevazione dei suoni sottomarini.

Lo studio esplora il ruolo del sonno nell'apprendimento per trasferimento e nella consolidazione della memoria.

Un nuovo metodo per migliorare le previsioni delle proprietà molecolari nell'IA usando l'aggiunta di compiti.

Ricerche per migliorare l'identificazione dei suoni degli uccelli tramite tecniche di machine learning.

Esplorando l'uso di dati sintetici per migliorare il DRL nelle applicazioni reali.

Un nuovo metodo migliora il ragionamento comune nell'IA, specialmente in situazioni con pochi dati.

FireLite offre una rilevazione incendio precisa con risorse minime nei trasporti.

Uno studio sottolinea l'importanza di spiegazioni chiare dell'IA negli ambienti clinici.

L'IA migliora il rilevamento dei calcoli renali garantendo la privacy dei dati dei pazienti.

Utilizzando il machine learning per identificare le posizioni yoga per una pratica migliore.

Nuove tecniche di machine learning migliorano l'interpretazione e l'accessibilità dei dati XAS.

Un nuovo autoencoder migliora l'apprendimento delle rappresentazioni grafiche in diverse applicazioni.

Esplora come i modelli di diffusione trasformano il rumore in immagini fantastiche.

Esplorare strategie efficaci per la selezione degli iperparametri nel transfer learning.

Uno sguardo alle sfide dei dati mancanti nelle cartelle cliniche elettroniche e ai metodi per migliorarli.

Questo studio usa il deep learning e il transfer learning per il punteggio HER2 nel cancro al seno.

Questo studio esplora le previsioni di mortalità usando dati di paesi simili.

Impara a sfruttare al massimo i dati limitati per i modelli di linguaggio.

Rivoluzionare l'addestramento dei robot con un occhio alle istruzioni basate sul linguaggio.

Uno sguardo al riconoscimento few-shot open-set e alle sue applicazioni.

ChannelDropBack migliora i modelli di deep learning riducendo l'overfitting durante l'allenamento.

MSTA migliora l'efficienza nell'apprendimento per i robot nel riconoscere azioni dai video usando foto e testi.

Scopri come la cache adattiva migliora l'accesso ai contenuti in tempo reale.

Scopri come la tecnologia rende l'educazione più semplice allineando i risultati dei corsi con gli obiettivi del programma.

Come i piccoli nuotatori usano il lavoro di squadra per muoversi attraverso acque caotiche.

Combinare la tecnologia per migliorare la rilevazione delle crepe in strade, ponti e edifici.

Il modello STU-Net sembra promettente nell'adattare le conoscenze delle TC ad altri tipi di imaging.