Esaminando il ruolo delle tecniche di dropout nel migliorare l'equità nei DNN.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
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SPOGA accelera le reti neurali profonde con una velocità e un'efficienza energetica migliori.
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Uno sguardo su come migliorare l'uso delle FPGA nelle applicazioni DNN con nuove tecniche.
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L'edge computing migliora la velocità e l'efficienza nelle app mobili usando l'IA.
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Un nuovo metodo migliora l'efficienza del deep learning per i dispositivi edge.
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Uno sguardo approfondito su come noi e le macchine riconosciamo gli oggetti.
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Un nuovo metodo migliora i test per le reti neurali profonde concentrandosi sulle performance complessive.
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Presentiamo DUCD, un metodo incentrato sulla privacy per proteggere i DNN dagli attacchi avversari.
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HYDRA migliora l'efficienza delle reti neurali profonde per dispositivi edge con risorse limitate.
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HESSO semplifica la compressione dei modelli, rendendo le reti neurali più efficienti senza perdere prestazioni.
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Uno studio mostra che le variazioni di colorazione ostacolano le reti neurali profonde nella previsione del cancro.
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Questa ricerca esplora metodi per ridurre l'uso di memoria nell'addestramento di reti neurali profonde.
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Ottimizzare le DNN con quantizzazione a potenza di due per dispositivi con risorse limitate.
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I chip AIMC sembrano promettenti per difendere l'IA da attacchi astuti.
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Una nuova strategia per affrontare più compiti nei deep neural networks.
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Questo studio misura l'incertezza nelle previsioni dei modelli per rilevare schemi di design ingannevoli.
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Nuove tecniche migliorano la rilevazione delle malattie delle piante per gli agricoltori usando droni e intelligenza artificiale.
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