Articoli più recenti per Reti Neurali Profonde

Nuove tecniche mirano a migliorare la qualità audio affrontando la perdita di pacchetti.

Quest'articolo presenta un approccio innovativo per migliorare il riconoscimento dei segnali stradali.

Una nuova prospettiva sulle reti neurali profonde usando principi matematici.

Un metodo per regolare le prestazioni delle DNN in tempo reale per efficienza.

Un nuovo metodo consente la protezione della privacy nel deep learning tramite approssimazioni polinomiali.

Metodi innovativi migliorano la sicurezza nella comunicazione digitale per informazioni sensibili.

Questo studio esamina tecniche di rete neurale efficienti per l'analisi delle immagini nel telerilevamento.

ShadowNet combina le ombre classiche e le reti neurali per migliorare l'apprendimento dei sistemi quantistici.

Un modello combina deep learning e sistemi basati su regole per prendere decisioni chiare.

Nuovi approcci al calcolo analogico migliorano l'accuratezza e l'efficienza nel deep learning.

Un nuovo metodo migliora la precisione nell'analisi della risonanza magnetica cardiaca usando l'IA.

AVMIT offre ai ricercatori spunti su come suono e visione si collegano nel riconoscimento delle azioni.

Un nuovo metodo per migliorare l'ottimizzazione del design usando più modelli.

Un nuovo metodo riduce i costi di calcolo nelle reti neurali profonde mantenendo l'accuratezza.

Un nuovo metodo per identificare meglio le caratteristiche chiave in set di dati complessi.

Nuovi modelli di deep learning migliorano l'analisi degli organelli nella microscopia a luce trasmessa senza etichette.

Un nuovo metodo migliora l'addestramento dei modelli con etichette rumorose usando la Dimensione Intrinseca Locale.

Un nuovo modello semplifica le simulazioni degli ossidi di perovskite per la scienza dei materiali.

Un nuovo approccio migliora la comprensione delle interazioni tra le caratteristiche nelle reti neurali profonde.

I computer stanno imparando a separare ritmo e armonia nella musica per applicazioni creative.

Scopri come gli accumulatori a bassa precisione migliorano le prestazioni delle DNN senza compromettere l'accuratezza.

NFLikelihood consente l'apprendimento non supervisionato delle probabilità, migliorando l'analisi dei dati in fisica.

Questo studio valuta la sicurezza delle DNN nel gestire dati di guida sconosciuti.

Un nuovo metodo combina la regressione simbolica verticale e il deep learning per scoprire equazioni migliori.

Nuovi algoritmi migliorano la rilevazione dei vertici primari al Grande Collisionatore di Hadroni.

Un nuovo metodo migliora le applicazioni di deep learning per equazioni complesse nella scienza.

Questo articolo parla di come le scelte architettoniche influenzano il processo di apprendimento dei DNN.

Nuove strategie permettono agli attacchi Trojan di superare efficacemente i metodi di rilevamento.

Un nuovo metodo migliora la separazione dei suoni tra diverse frequenze.

Uno studio su come prevedere i redshift dei GRB attraverso tecniche avanzate di machine learning.

I volontari contribuiscono alla ricerca sui neutrini attraverso il progetto Nome quel Neutrino.

Esplorando nuovi metodi per migliorare il Controllo Predittivo del Modello con tecniche di deep learning.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza delle DNN su dispositivi a risorse limitate.

Nuovo metodo migliora l'efficienza nella risoluzione di complessi equazioni differenziali parziali usando reti neurali.

Un nuovo metodo di watermarking rinforza la protezione dei modelli di machine learning contro il furto.

I ricercatori stanno migliorando le misurazioni dei getti per capire meglio le proprietà del plasma di quark e gluoni.

Nuovi metodi migliorano la sicurezza dei dati e l'efficienza per la tecnologia smart.

Il metodo DeepKnowledge migliora l'affidabilità delle DNN in applicazioni critiche.

Un nuovo metodo migliora le previsioni per gli oggetti in movimento nella guida autonoma.

DeepSample offre tecniche efficaci per testare le Reti Neurali Profonde in modo efficiente e preciso.