データ拡張 に関する最新の記事

順序保持の一貫性正則化は、さまざまな状況でモデルのパフォーマンスを向上させる。

機械学習における社会的バイアスを調べる。言語、ビジョン、ビジョン・ランゲージモデルに焦点を当てて。

AIシステムの解釈性を高めて理解を深めるための戦略。

ギブスサンプリングとデータ拡張について統計モデリングを探ってみよう。

新しい方法で音声タグ付けのパフォーマンスと効率が向上したよ。

FDLSは、ディープラーニングを使ってリアルなデジタルキャラクターアニメーションを簡単に作れるようにしてるよ。

新しいモデルが、不均衡なデータセットでの珍しいカテゴリーの認識を改善するよ。

研究によると、監視付きコントラスト学習は、さまざまなデータセットでモデルのパフォーマンスを向上させるらしいよ。

新しいモデルは、変形にユニークに適応することで画像認識を改善する。

RLLTEは、強化学習アプリケーションの開発と改善のための柔軟なフレームワークを提供してるよ。

新しいアプローチが、信頼性のある医療画像セグメンテーションのためのディープラーニングモデルを強化するよ。

新しい手法が限られたラベル付きデータを使ってモデルのパフォーマンスを向上させる。

適切なデータ分離がディープラーニングを使った肺癌検出の精度を高めるんだ。

新しい方法が自己教師あり学習におけるポジティブサンプル生成を向上させる。

非対照学習のダイナミクスにおける特徴正規化の重要性を探る。

BODはユーザーに重要な変数を順位付けさせることでデータ分析を簡単にするんだ。

新しい軽量モデルが自己教師あり学習技術を使って音程の推定を改善する。

ビジュアルデータと機械学習を使って、ロボット手術の力予測が向上した。

深層学習法が医療画像における腎臓の問題検出を向上させる。

自動運転車が弱い道路利用者を検出する際の公正性と正確性を調査する。

NAG2Gは化合物合成のための反応物予測プロセスを強化する。

新しいアプローチが、ターゲットを絞った言い換えを通じてNLPモデルを敵対的攻撃に対抗させる。

新しいAIフレームワークが、画像処理技術の向上を通じて目の病気の検出を改善する。

新しい方法が子供の肺の健康における肺炎の診断を向上させることを目指している。

FrameFlowは、スカフォールドの多様性と機能性を向上させることで、タンパク質設計を進める。

この研究は、MLがシンボリック計算における変数選択をどう改善するかを検証してるよ。

ノイズ除去拡散モデルの深堀りと、それを簡素化して表現学習を向上させる方法。

自己教師あり学習アプローチが脳イメージングにおける神経繊維分析を強化する。

この作業は、LLMがJavaコードの脆弱性検出をどう強化するかを調べてるよ。

データ戦略を通じてアルツハイマー病の検出を改善するためにML手法を使う。

研究者たちは、コーデックデータ拡張手法を使って心音分類の精度を向上させた。

CAMBranchは、機械学習技術を使って混合整数線形計画法の最適化を向上させるよ。

研究者たちは、新しいデータ拡張法を使ってデータの多様性を増やすことでモデルの性能を向上させている。

この研究は、効果的なグラフの説明を通じてGNNのパフォーマンスを向上させる。

多様な文化的洞察を言語モデルに統合する新しいアプローチ。

敵対的脅威に対して、より信頼性のある機械学習システムを構築する方法を理解する。

新しいフレームワークが多様なデータ生成を改善して、会話型検索を強化するよ。

多様な質問の言い回しを取り入れて、テキストからSQLへのモデルを強化する。

この記事では、データ拡張が深層強化学習における学習の向上にどのように寄与するかを探るよ。

研究によると、音声増強がリソースの少ない言語での音声認識を向上させることができるんだって。