Articoli più recenti per Deep Learning

FourierKAN offre un modo nuovo per migliorare l'accuratezza e l'efficienza nella classificazione dei testi.

Nuovo framework migliora lo screening della miopia attraverso immagini avanzate e deep learning.

CLAT migliora la robustezza del modello contro attacchi avversariali mantenendo l'accuratezza sulle immagini normali.

Un approccio di deep learning migliora le previsioni di sopravvivenza per il cancro squamoso esofageo.

Uno studio su come migliorare la condivisione dei dati nell'addestramento dei modelli transformer.

Usare dati di bassa qualità per creare video di alta qualità da testo.

AdaResNet offre una soluzione dinamica per bilanciare i dati in input e quelli elaborati nelle reti neurali.

Quest'articolo analizza gli approcci di deep learning per prevedere le maree di tempesta per la sicurezza e la pianificazione.

Uno sguardo al funzionamento dell'ottimizzatore Adam e alla sua convergenza nell'addestramento dell'IA.

Presentiamo DUCD, un metodo incentrato sulla privacy per proteggere i DNN dagli attacchi avversari.

L'architettura Virgo migliora l'efficienza, le prestazioni e il consumo energetico delle GPU.

Uno sguardo a come i pesi del modello influenzano le prestazioni del deep learning.

Una nuova tecnica semplifica la segmentazione 3D con il minimo sforzo umano.

Le ricerche mostrano un'efficace sostituzione delle Positional Embeddings nei modelli di traduzione.

Scopri come la potatura dei modelli migliora le performance dell'IA e riduce il fabbisogno di risorse.

Il deep learning migliora il rilevamento automatico dei fotorecettori a cono nelle immagini AOSLO.

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

Un nuovo metodo per aumentare la robustezza del modello contro attacchi avversari.

Nuovo metodo permette di creare modelli 3D solo da due immagini senza dettagli sulla fotocamera.

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

Un nuovo metodo per ridurre i parametri e accelerare l'addestramento nelle reti neurali.

Una nuova architettura migliora le previsioni dense su mesh 3D usando tecniche a multi-risoluzione.

Esplorando come l'apprendimento multi-task influisca sulle prestazioni e sulla generalizzazione del modello.

Un nuovo metodo identifica i cerchi degli alberi nelle immagini usando il deep learning.

Presentiamo LoG-VMamba per una segmentazione migliorata delle immagini mediche.

I metodi appresi migliorano l'efficienza e la qualità della compressione delle immagini.

Questo studio confronta il machine learning e il deep learning su dataset tabulari per capire quanto siano efficaci.

Un nuovo metodo aumenta le prestazioni del modello visivo usando immagini RAW.

Nuove tecniche riducono il consumo energetico nel deep learning mantenendo la precisione.

Nuovi metodi migliorano il riconoscimento vocale in situazioni difficili con più parlanti.

Un nuovo metodo migliora la sicurezza delle DNN senza dati puliti.

L'architettura innovativa migliora l'efficienza nel deep learning attraverso il calcolo ottico.

NeuralMPM accelera le simulazioni dei materiali usando tecniche di deep learning.

Esplorare le sfide dell'apprendimento multi-task e continuo nel machine learning.

Un nuovo approccio migliora la qualità delle immagini nei VAE multimodali usando decodificatori di diffusione.

Un nuovo framework migliora le immagini mediche usando informazioni anatomiche locali per diagnosi più precise.

Un approccio innovativo alla segmentazione delle istanze video che riduce le esigenze di annotazione.

Un nuovo modello migliora l'accuratezza nel riconoscimento degli oggetti in immagini complesse.

Introducendo IBO: un metodo per migliorare la trasparenza nelle decisioni dell'IA in istopatologia.

ART semplifica lo sviluppo di modelli di deep learning con passaggi strutturati e strumenti di debugging.