Articoli più recenti per Few-shot Learning

Un nuovo metodo migliora le prestazioni del modello usando conoscenze condivise tra i compiti.

Il few-shot learning offre nuove speranze per una diagnosi efficiente delle malattie in istopatologia.

Presentiamo VHAKG, uno strumento che collega video sincronizzati e conoscenza per la ricerca.

Usare il linguaggio per insegnare ai robot nuovi compiti in modo più efficiente.

PromptSmooth migliora l'accuratezza dei Med-VLM contro gli attacchi avversariali in modo efficace.

Modelli open-source che classificano in modo efficiente i testi politici senza troppi addestramenti.

Nuovi metodi migliorano la classificazione delle immagini con meno esempi.

Questo articolo esplora tecniche di adattamento rapido per l'apprendimento profondo nei sistemi wireless.

Un nuovo modello migliora la classificazione delle relazioni usando tecniche di few-shot learning.

Migliorare l'identificazione delle parole parlate tramite indizi visivi in lingue poco supportate.

Un nuovo metodo per il tagging musicale usando il few-shot learning mostra risultati promettenti.

Un nuovo approccio migliora la segmentazione con pochi dati etichettati.

Le macchine ora possono imparare da meno esempi usando tecniche innovative.

Presentiamo COSCO, un framework che migliora l'accuratezza della classificazione con pochi dati.

FOLK migliora l'apprendimento auto-supervisionato attraverso una mascheratura di frequenza adattiva e un design insegnante-studente.

Presentiamo ComFNO, un metodo per affrontare equazioni differenziali complesse usando il deep learning.

Nuovi metodi migliorano il tagging audio per stili musicali diversi e la preservazione culturale.

Un metodo per generare dati sintetici per il few-shot learning nel reinforcement learning.

Combinare dati testuali e visivi migliora le performance nel few-shot learning.

L'algoritmo Domino migliora le previsioni elettriche, affrontando le sfide della scarsità di dati.

Migliorare il rilevamento dei segnali stradali per veicoli autonomi più sicuri con metodi di apprendimento a pochi colpi.

Metodi innovativi migliorano la rilevazione di malware tramite ispezione profonda dei pacchetti.

Nuovi metodi aumentano l'accuratezza nell'identificare i suoni degli animali da dati limitati.

Nuovi metodi migliorano la velocità e l'efficienza dell'apprendimento nell'intelligenza artificiale.

Uno sguardo agli LLM e al GBDT in scenari di few-shot learning.

Questo studio valuta l'apprendimento zero-shot e few-shot nelle applicazioni cliniche.

Usare l'apprendimento a curriculum per migliorare la segmentazione delle vie aeree nelle scansioni polmonari.

Scopri come gli scienziati stanno addestrando le auto robot a guidare in sicurezza fuoristrada.

Un nuovo metodo migliora la classificazione del testo usando suggerimenti simili al codice.

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

Combinare immagini iperspettrali e few-shot learning per controlli sulla qualità dei cereali più veloci.

Scopri come le macchine imparano da pochi esempi usando tecniche innovative.

AdaptAgent aiuta gli agenti web a imparare compiti con meno dimostrazioni.

DINOv2 offre risultati promettenti nell'imaging dell'atrio sinistro per una migliore cura del cuore.

Scopri come le macchine classificano i suoni usando immagini di spettrogrammi.

Usare Freq-Synth per migliorare le previsioni con dati limitati.

Questo articolo esplora come l'IA può semplificare la scrittura di asserzioni nel coding.

Scopri come i Decision Transformers aiutano i robot a imparare da pochi esempi.

Nuovi metodi migliorano l'analisi delle immagini per la classificazione delle condizioni cardiache.

Nuovi metodi puntano a identificare discorsi abusivi nelle lingue indiane tramite rilevazione audio.