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CATS v2 migliora l'accuratezza nella segmentazione delle immagini mediche attraverso approcci ibridi.

Questo articolo parla dei miglioramenti nei metodi di pooling per i transformer nell'apprendimento supervisionato.

Radio2Text usa segnali mmWave per il riconoscimento vocale in tempo reale in ambienti rumorosi.

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Uno studio su 13 modelli transformer progettati specificamente per la lingua russa.

Un nuovo approccio per migliorare l'accuratezza nella raccolta dei dati 3D di EBSD.

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Un nuovo approccio traduce le descrizioni testuali in sequenze video.

Valutare le prestazioni dei modelli Transformer usando hardware GAUDI specializzato.

Esplorando lo sviluppo e l'impatto dei modelli di linguaggio moderni sulla comunicazione.

I trasformatori migliorano la pianificazione dei percorsi e la mappatura cognitiva in ambienti complessi.

Esaminando la relazione tra i transformers e le RNN nei processi linguistici.

GATS unisce modelli pre-addestrati per migliorare l’elaborazione dei dati multimodali.

ConvFormer migliora la precisione della segmentazione nelle immagini mediche combinando CNN e trasformatori.

Un nuovo framework migliora l'apprendimento continuo per compiti che combinano visione e linguaggio.

Questo studio esamina l'aggiunta della ricorrenza ai Transformers per migliorare le prestazioni nei compiti di machine learning.

Uno sguardo a come i Transformers e i GSSM gestiscono i compiti di copia.

Questa ricerca migliora le RNN usando più prospettive per un'elaborazione del testo migliore.

Uno sguardo alla disartria, alla sua rilevazione e al ruolo della tecnologia.

Mamba-ND migliora l'efficienza del trattamento dei dati multi-dimensionali con meno risorse.

Questo articolo esplora come i Transformers risolvono problemi usando inferenze passo-passo e modelli grafici.

BEFUnet migliora l'accuratezza nella segmentazione delle immagini mediche combinando CNN e transformer.

Questo studio analizza come i modelli linguistici adattano le loro previsioni utilizzando l'apprendimento in contesto.

Questo articolo esplora come i modelli di riavvio-incrementale migliorano la comprensione del linguaggio in mezzo alle ambiguità locali.

Quest'articolo esplora un metodo per migliorare la sintesi del codice usando le intuizioni sull'attenzione umana.

Questo articolo collega i modelli transformer con le catene di Markov per migliorare la comprensione.

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Esplorare come i transformer imparano l'aritmetica nel machine learning.

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Un'analisi dei Transformers e dei loro metodi di apprendimento autoregressivo nel contesto.

Uno studio sull'uso dei transformer per un tagging e una rappresentazione musicale efficace.

adaptNMT semplifica la creazione di modelli di traduzione per tutti i livelli di abilità.

Esplorando le imprecisioni nei grandi modelli linguistici e le loro implicazioni.

Un nuovo modello migliora la previsione delle azioni dei robot e la loro adattabilità in compiti diversi.

Uno sguardo a come il parallelismo dei modelli aiuta nell'addestramento di grandi reti neurali.

DARL offre nuovi metodi per far sì che le macchine apprendano e creino immagini in modo efficace.

Questo lavoro analizza le prestazioni dei trasformatori semplificati nei compiti di previsione.