Articoli più recenti per Distillazione della Conoscenza

Uno studio su come migliorare il riconoscimento vocale automatico per i dialetti arabi usando tecniche di modelli efficienti.

Esplorare il ruolo dell'apprendimento auto-supervisionato nella elaborazione del parlato e le sue sfide.

Un metodo per migliorare i modelli degli studenti usando le intuizioni dai modelli dei maestri più forti.

La ricerca si concentra sul miglioramento dell'efficienza nei modelli di comprensione dei documenti.

Un nuovo framework affronta le sfide nella distillazione della conoscenza per dati a coda lunga.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento federato usando solo un'immagine per l'addestramento.

Un nuovo metodo combina immagini iperspettrali e multispettrali per una qualità migliorata.

Scopri come RoCoIn migliora l'efficienza nella collaborazione tra dispositivi IoT.

Un approccio fresco permette ai dispositivi più deboli di contribuire nell'apprendimento federato.

Nuovi metodi migliorano i modelli vocali per le lingue con pochi dati.

Un nuovo modello migliora il riconoscimento delle azioni in ambienti bui usando la tecnologia dei video transformer.

Questo studio esamina i LLM come un'alternativa conveniente per la classificazione del testo.

Ricerca per migliorare il trasferimento di conoscenze in dispositivi smart con risorse limitate.

Un nuovo approccio migliora la regolazione della temperatura nella distillazione della conoscenza per un migliore addestramento del modello.

Un nuovo framework che migliora le prestazioni delle MLP nella classificazione dei grafi utilizzando la conoscenza delle GNN.

AdaDistill migliora il riconoscimento facciale ottimizzando il trasferimento di conoscenze tra i modelli.

Esplorando l'ottimizzazione delle DNN per dispositivi con energia limitata.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni e l'efficienza dei modelli linguistici.

Questo studio migliora il transfer learning ottimizzando i tassi di apprendimento per ogni strato.

Un nuovo metodo migliora la precisione nell'analisi delle immagini mediche utilizzando dati limitati.

Un nuovo metodo migliora la classificazione delle immagini usando l'analisi topologica dei dati e la distillazione della conoscenza.

CADE migliora il rilevamento audio contro le minacce di spoofing in evoluzione usando tecniche di apprendimento continuo.

Un nuovo framework migliora le prestazioni dell'ASR usando dati e risorse limitati.

Esplorando la distillazione simbolica della conoscenza nei modelli linguistici grandi per avere più chiarezza e utilità.

I ricercatori trovano modi per ridurre le dimensioni dei modelli di rilevamento delle intenzioni mantenendo l'accuratezza.

Scopri come il Routing-by-Memory migliora le prestazioni degli MLP nelle reti neurali grafiche.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nella rilevazione dei tumori usando tecniche di apprendimento debolmente supervisionato.

Un nuovo metodo migliora la rilevazione 3D basata su fotocamera usando LiDAR e etichette precise.

Uno sguardo più da vicino ai metodi per garantire che i LLM siano al sicuro da abusi.

La ricerca mostra come il decoding MBR migliora la qualità della traduzione nei modelli più piccoli.

Un nuovo metodo migliora il trasferimento di conoscenza nelle reti neurali.

Un nuovo modo per migliorare l'apprendimento continuo con prompt e distillazione della conoscenza.

Usare la tecnologia per migliorare le procedure mediche d'emergenza e supportare i soccorritori.

Questo studio esplora metodi per creare modelli di linguaggio più piccoli in modo efficace e conveniente.

Nuovo framework migliora la distillazione della conoscenza concentrandosi sui campioni difficili.

DDK migliora la distillazione della conoscenza, rendendo i modelli linguistici più piccoli più efficienti.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento delle attività utilizzando sensori indossabili e intelligenza artificiale.

Un nuovo framework migliora la generazione di codice RTL attraverso l'augmentazione del dataset e l'auto-riflessione.

Questa ricerca migliora il tracciamento di più oggetti usando le caratteristiche di DINOv2 per potenziare FairMOT.

Migliorare il controllo qualità attraverso una migliore rilevazione delle anomalie logiche nei prodotti.