Nicola Strisciuglio

この記事では、ニューラルネットワークが画像の周波数を使って分類する方法を探ります。

DFM-Xは、周波数の洞察を通じてショートカット学習に対処することで、ニューラルネットワークを改善する。

新しい方法で画像の質が向上して、医療分析がより良くなるよ。

CASTは、トランスフォーマーモデルの長いシーケンスにおける自己注意の効率を向上させる。

補助フーリエ基底の拡張がコンピュータビジョンモデルの画像のロバスト性を高める。

新しいモデルが画像認識のための深層学習を改善した。

テキストの説明をビジュアルデータと組み合わせることで、室内環境の認識が向上する。