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Nuovo metodo migliora il riconoscimento degli oggetti negli spazi 3D sfruttando modelli 2D esistenti.

Un metodo per allineare le reti profonde con i giudizi di somiglianza umani per ottenere performance migliori.

Presentiamo un metodo che semplifica l'addestramento delle reti neurali con risultati migliori.

Un metodo per migliorare le MLP utilizzando conoscenze affidabili dalle GNN.

Nuovo metodo migliora le prestazioni di sparsità N:M nei modelli di deep learning.

Uno sguardo all'apprendimento coppia a coppia usando reti deep ReLU e le sue implicazioni.

Nuovi metodi migliorano le CNN sferiche per un'analisi dei dati migliore.

Un nuovo metodo migliora la re-identificazione delle persone usando più modelli.

Uno sguardo a Mixed-TD per ottimizzare le reti neurali sull'hardware.

Un nuovo metodo migliora i risultati della classificazione dei grafi usando l'adattamento del dominio non supervisionato.

Il layer HT-perceptron migliora le reti neurali combinando tecniche classiche e quantistiche.

Nuove embedding grafiche migliorano la distinzione tra grafi non isomorfici nei compiti di machine learning.

Un nuovo design neuronale migliora le capacità delle CNN riducendo i costi computazionali.

Un nuovo metodo mostra quanto bene le DNN imparino caratteristiche importanti dai dati di addestramento.

Scopri come il teletrasporto può migliorare l'ottimizzazione e la generalizzazione nel machine learning.

Esaminare come la manipolazione influisce sull'interpretazione delle reti neurali profonde.

CORTICAL usa giochi cooperativi per migliorare l'apprendimento della capacità di canale nei sistemi di comunicazione.

Un metodo innovativo per estrarre in modo efficiente dati geometrici dalle reti neurali CPWA.

I ricercatori scoprono che modelli più semplici possono competere con reti più profonde in termini di prestazioni.

Un nuovo framework migliora la rappresentazione dei grafi usando l'apprendimento auto-supervisionato.

Un nuovo modello cerca di chiarire il funzionamento interno delle reti neurali profonde.

Presentiamo un modello che migliora l'elaborazione dei dati quantistici attraverso una gestione degli stati migliore.

Questo articolo esamina l'efficacia dell'allineamento dei feedback nell'addestramento delle reti neurali.

Un nuovo metodo migliora le difese delle reti neurali contro gli attacchi avversari.

Un nuovo approccio migliora la robustezza dei DEQ contro le interferenze avversarie.

Uno sguardo a come SLASH unisce le tecniche di AI per un ragionamento migliore.

Un nuovo approccio al campionamento di Gibbs migliora le prestazioni delle reti neurali.

Uno sguardo all'impatto di RGD sulle prestazioni del modello e sulla generalizzazione.

Un nuovo approccio migliora le prestazioni di RNN-T nel riconoscimento vocale automatico.

La ricerca mostra che ci sono neuroni comuni che aiutano a capire tra diversi modelli di intelligenza artificiale.

Un nuovo approccio alla comunicazione wireless usando CNN-AE migliora l'efficienza e riduce gli errori.

La perdita ELM migliora l'accuratezza della classificazione per le classi minoritarie nei modelli di riconoscimento delle immagini.

Questo articolo esplora metodi per migliorare il ragionamento geometrico dell'IA usando priors geometrici.

Un nuovo approccio migliora la robustezza delle reti neurali contro diverse corruzioni delle immagini.

Un nuovo metodo migliora la velocità di allenamento e le prestazioni dei modelli di diffusione.

Una tecnica per migliorare le prestazioni del modello con pochi esempi etichettati.

Un nuovo metodo migliora l'affidabilità delle previsioni nelle reti neurali usando lo spintronics.

Scopri i metodi per ridurre le reti neurali mantenendo la loro accuratezza.

Questo studio esplora l'impatto dei dati rumorosi sulle reti neurali.

Esplorando l'addestramento efficiente delle reti neurali tramite potatura e l'ipotesi del biglietto della lotteria.