Articoli più recenti per Dimenticanza Catastrofica

Un nuovo modo per combattere il dimenticare catastrofico nei modelli di apprendimento continuo.

Un nuovo metodo riduce le risorse necessarie mentre allena i modelli NLP in modo efficace.

DeCoR aiuta le macchine a imparare suoni nuovi senza dimenticare quelli vecchi.

Un nuovo approccio migliora la segmentazione della risonanza magnetica per risultati medici migliori.

Le strategie di allenamento influenzano la capacità dei modelli linguistici di mantenere le conoscenze nel tempo.

Strategie per mantenere l'accuratezza del modello mentre si aggiorna con nuovi dati.

HePCo migliora l'apprendimento federato continuo, dando priorità alla privacy e all'efficienza.

Un nuovo metodo per migliorare i modelli linguistici mantenendo la conoscenza.

Questo articolo parla delle iperreti parziali come soluzione per il dimenticare catastrofico.

La Rappresentazione Neurale di Fourier Progressiva migliora l'elaborazione video mantenendo la qualità.

TADIL migliora l'apprendimento continuo per le macchine che affrontano compiti di dati in cambiamento.

Nuovi metodi affrontano le sfide nelle reti neurali usando la tecnologia memristor.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni dell'apprendimento incrementale di classe e riduce il dimenticare.

La ricerca evidenzia le sfide e le soluzioni per i sistemi di deep learning che devono adattarsi nel tempo.

FLOWER affronta l'apprendimento few-shot e il dimenticanza catastrofica nei modelli di machine learning.

Un nuovo approccio aiuta l'IA ad imparare senza dimenticare ciò che ha già appreso.

Questo studio scopre che caratteristiche robuste aiutano le macchine a mantenere la conoscenza durante l'apprendimento continuo.

Uno studio su come migliorare il machine learning combinando metodi di replay con l'apprendimento per curricula.

Esaminare i trasformatori pre-addestrati per l'apprendimento multitasking e l'efficienza della comunicazione in contesti federati.

Fed-CPrompt migliora l'apprendimento continuo federato mantenendo la privacy degli utenti.

Uno sguardo all'importanza dell'apprendimento continuo nei sistemi di intelligenza artificiale.

MoP-CLIP migliora i modelli di apprendimento in ambienti di dati in cambiamento.

Un nuovo metodo migliora la tecnologia di riconoscimento vocale senza perdere le conoscenze apprese in precedenza.

Un nuovo modello offre una previsione efficiente del carico di lavoro nel cloud computing.

Un nuovo framework aiuta i robot a imparare in modo efficiente da dati limitati.

Questo studio esplora come migliorare la gestione della memoria nei sistemi di apprendimento continuo.

Un nuovo modello promette un apprendimento migliore per l'intelligenza artificiale tramite metodi ispirati al cervello.

Ada-QPacknet combina il potatura adattiva e la quantizzazione per un apprendimento continuo efficace.

Uno studio migliora il riconoscimento vocale per le persone anziane, usando tecniche innovative.

Esaminando le sfide del mantenimento della conoscenza nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni durante l'addestramento continuo.

Lo studio esplora strategie di apprendimento continuo per migliorare i sistemi di recupero delle informazioni.

Un nuovo metodo migliora la ricostruzione 3D da un'unica immagine mantenendo le forme apprese.

Un nuovo metodo per aiutare l'IA ad imparare continuamente senza perdere le conoscenze passate.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento federato riducendo le differenze nei dati tra i clienti.

Un nuovo modo per mantenere la conoscenza nei dati grafici nonostante gli aggiornamenti continui.

I ricercatori sviluppano maschere di peso per aiutare i modelli a mantenere le conoscenze mentre imparano nuovi compiti.

Il modello CLEVER migliora il recupero delle informazioni tramite un apprendimento continuo efficiente.

Esaminare come l'isolamento dei parametri migliori l'apprendimento continuo tramite metodi di addestramento sparsi dinamici.

Nuovo framework collega il Client Drift e il Catastrofico Oblio per migliorare le prestazioni del modello.

Introducendo metriche che tengono conto della difficoltà dei compiti nelle valutazioni di apprendimento continuo.