Articoli più recenti per Aumento dei Dati

Un nuovo modo per integrare diverse intuizioni culturali nei modelli linguistici.

Capire come costruire sistemi di machine learning più affidabili contro minacce avversarie.

Un nuovo framework migliora la ricerca conversazionale rendendo meglio la generazione di dati diversi.

Migliorare i modelli text-to-SQL integrando frasi di domanda diverse.

Questo articolo esplora come l'augmentazione dei dati migliori l'apprendimento nel deep reinforcement learning.

Uno studio mostra che l'augmented audio può migliorare il riconoscimento vocale nelle lingue a bassa risorsa.

Indagando sull'audio deepfake per migliorare i modelli di trascrizione per lingue meno comuni.

L'Augmentation delle Hyperedge migliora i GNN catturando relazioni complesse nei dati.

Quest'articolo esplora come la generazione di commenti migliori le abilità di codifica dei modelli di linguaggio grandi.

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

Migliorare la comprensione delle immagini e del testo da parte dei computer attraverso tecniche di allenamento avanzate.

Esplorando le tecniche di aumento dei dati e il loro impatto sui modelli di NLP.

Un nuovo metodo aiuta i robot a imparare compiti usando dati simulati.

Esplorare il ruolo di ChatGPT nel monitoraggio della sicurezza dei farmaci attraverso l'estrazione di eventi.

MOVE integra dati biologici per migliorare la ricerca sul cancro e le strategie di trattamento.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento automatico dei dati audio-visivi.

Un nuovo approccio migliora il rilevamento di minacce cyber sottili utilizzando metodi di dati avanzati.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento dei suoni e la localizzazione delle fonti senza etichette.

Questo articolo parla di come migliorare le previsioni usando l'interpolazione frattale nei modelli di machine learning.

Esplorando i progressi nella didascalia audio automatica e il suo impatto sull'accessibilità.

Uno sguardo ai metodi RAG e di fine-tuning per migliorare le prestazioni dei LLM su argomenti rari.

L'augmentazione della base di Fourier ausiliaria aumenta la robustezza delle immagini nei modelli di visione artificiale.

Esaminando come le tecniche di aumento dei dati influenzano le prestazioni del modello attraverso diverse classi.

MolNexTR migliora il riconoscimento delle strutture chimiche dalle immagini con tecniche avanzate.

Nuove tecniche migliorano l'accuratezza della segmentazione nelle radiografie toraciche.

Questa ricerca esamina il bilanciamento spettrale per migliorare l'equità nei modelli di classificazione dell'apprendimento automatico.

Scopri come le teste di proiezione migliorano i modelli di machine learning.

Questo studio esplora il ruolo degli esempi sintetici nella verifica dell'autenticità.

Esaminando il ruolo dell'augmentazione dei dati rispetto all'apprendimento contrastivo nelle raccomandazioni.

Metodi innovativi migliorano l'analisi delle serie temporali grazie all'automazione e all'apprendimento automatico.

TransformMix migliora l'augmentation dei dati preservando le caratteristiche essenziali nelle immagini mescolate.

Nuovi metodi migliorano la lettura e l'interpretazione delle partiture musicali.

Un nuovo approccio per ridurre il bias nei modelli di intelligenza artificiale e migliorare le previsioni.

Un nuovo metodo migliora l'uso dei dati per una migliore performance del modello.

Nuovo dataset punta a migliorare l'accuratezza della diagnosi CAD.

Un metodo per migliorare come le macchine interpretano domande complesse sui grafici.

Usare la simmetria per migliorare l'apprendimento e le prestazioni dei robot in compiti reali.

Sforzi per migliorare le rappresentazioni delle frasi per gestire meglio il linguaggio informale.

La ricerca si concentra sul miglioramento dei modelli di soddisfazione degli utenti con dataset bilanciati.

TransFusion migliora l'apprendimento contrastivo con attenzione strutturata e un'elaborazione dei dati efficace.