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Esplorare le capacità di memorizzazione e generalizzazione delle reti neurali quantistiche.

G-TRACER migliora la generalizzazione dei modelli di deep learning grazie a tecniche incentrate sulla stabilità.

Nuovo metodo aiuta i modelli di intelligenza artificiale a mantenere flessibilità mentre si concentrano su compiti specifici.

Uno studio rivela grosse preoccupazioni nel replicare i risultati delle competizioni di segmentazione delle immagini mediche.

Un nuovo metodo migliora la risoluzione dei problemi di matematica nei modelli linguistici più piccoli usando dataset diversi.

Un nuovo framework migliora l'efficienza e la flessibilità dei modelli linguistici con strumenti esterni.

gSAM migliora le GNN per dare consigli sugli oggetti e per una migliore generalizzazione.

La maschera di aggiustamento migliora la capacità dei modelli linguistici di adattarsi a nuovi esempi.

Esplorare come le reti neurali moltiplicative migliorano la modellazione polinomiale per le simulazioni ingegneristiche.

Un nuovo metodo bilancia la robustezza del modello e la generalizzazione contro input complicati.

Questo articolo esplora i modelli di attivazione nelle ANN per differenziare gli stili di apprendimento.

LCNF migliora l'imaging superando le limitazioni tradizionali con il deep learning.

Un nuovo metodo migliora le reti neurali bayesiane per la generalizzazione e la stima dell'incertezza.

Una tecnica per migliorare le prestazioni dei modelli di machine learning sui nuovi dati.

I modelli linguistici grandi migliorano la gestione dei sistemi HVAC usando meno risorse.

Migliorare i modelli di deep learning con aggiunte strategiche di dati per performance migliori.

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PrototypeLab migliora il rilevamento dei polipi nelle immagini della colonscopia.

La previsione a lotti migliora le valutazioni dei risultati per gruppi di esempi nella ricerca.

Questo articolo parla della necessità di migliori metodi di valutazione per i classificatori di deep learning.

Un nuovo metodo migliora la modellazione del movimento dei robot utilizzando la dinamica inversa.

Scopri come il mix di semantica migliora le prestazioni e la generalizzazione dei modelli nel machine learning.

Un nuovo approccio per valutare l'adattabilità dei modelli pre-addestrati a nuovi compiti.

Un nuovo metodo migliora il modo in cui le reti neurali gestiscono i dati mai visti prima.

Esaminando i compromessi nelle applicazioni di deep learning per i sistemi wireless.

Uno studio che svela le sfide che affrontano le GNN nel contare i modelli di sottografi.

Questo articolo esamina come la compressione delle immagini neurale si adatti a nuove sfide nei dati.

La ricerca evidenzia i limiti dei modelli transformer con input aritmetici più lunghi.

Un nuovo metodo migliora la capacità dei Modelli Visione-Lingua di adattarsi a nuovi compiti.

Questa ricerca migliora le ricerche di immagini di persone con tecniche efficaci e modelli avanzati.

FastTCM-CR50 potenzia la rilevazione e l'individuazione del testo nelle scene con dati limitati.

Questo studio mostra come grandi dataset migliorano il deep learning nelle applicazioni FWI.

LatentAugment aumenta la diversità dei dati per i modelli di machine learning usando i GAN.

Il nuovo framework bilaterale MAE migliora l'apprendimento incrementale di classe potenziando la retention della conoscenza.

FG-Net migliora la rilevazione automatica delle emozioni facciali usando tecniche efficienti.

Una panoramica delle reti di Hopfield che affrontano la generalizzazione e l'overfitting.

Presentiamo un nuovo modo per migliorare le prestazioni dei modelli di machine learning con pochi dati.

Questo studio presenta margini vincolati per migliori previsioni di generalizzazione nei DNN.

Migliorare i transformer visivi per gestire dati diversi e fuori distribuzione.

L'IA sta rivoluzionando la sanità, ma ci sono ancora sfide nell'adattarla ai contesti locali.