データ拡張 に関する最新の記事

この作品は、自己監視型強化技術を使った効果的なロボット学習を紹介してるよ。

開発者の習慣とクローンをもっと理解して、コード分析を改善する。

新しい方法が、さまざまなデータソースにおけるDW-MRIでのファイバー方向推定を向上させる。

新しい方法で病院の進捗ノートから問題リストを作成するのが楽になるよ。

新しい方法で音データを使って呼吸器疾患の早期発見が改善されたよ。

新しいアプローチは、クローズタスクとデータ拡張を組み合わせて、QAパフォーマンスを向上させる。

この方法は、質問生成のためにラベルのない画像を使ってVQAのパフォーマンスを向上させる。

AIを使って物流の荷物安全チェックを改善する。

新しいフレームワークがサンプル選択バイアスに対処してCTR予測を改善するよ。

ユーザーの入力とデータ技術で画像キャプションを改善する方法を探る。

ユーザーのフィードバックを取り入れて、画像キャプションモデルを改善して、より良いユーザー体験を提供する。

新しい技術がラベリングコストを削減し、銀河の形状分類を改善した。

ScoreCLは対照学習における適応的スコアマッチングを通じてモデルの学習を改善する。

音声アシスタントにおける希少リクエストの処理をデータ拡張で改善する。

自然言語の説明からコードを生成するAIツールを改善中。

データ拡張が機械学習モデルのパフォーマンス向上にどんな役割を果たすか探ってる。

この研究は、英語とフランス語の言語モデルを使ってESG問題の分類を改善する。

インスタンスごとのデータ拡張を使った新しいアプローチで、対抗モデルの堅牢性を向上させる。

Lookaroundオプティマイザーは、プロセス全体で重みの平均化を統合することでモデルのトレーニングを強化するよ。

OpenLaneトポロジーチャレンジとその革新的な方法を覗いてみよう。

AI技術は、ビデオデータ分析を通じてリハビリテーション運動を強化する。

OpenOOD v1.5は、信頼性の高いパフォーマンスのためにOOD検出評価方法を強化したよ。

このモデルは、異なるデータソースがあっても、臨床環境での機械学習を強化するよ。

研究は英語とマンダリンの会話における言語検出の改善を目指してる。

質問生成の新しい方法が読解力と興味を高めるよ。

自然言語処理の進展とその応用の概要。

生成AIはワイヤレスネットワークのデザインと機能を再構築してる。

新しい方法で関係抽出とデータ効率が向上する。

研究者たちは、強い重力レンズの検出を改善するためにニューラルネットワークを使ってる。

新しいCNNモデルが網膜疾患の診断精度と効率を向上させた。

コンパクトなResNetモデルで画像分類の高精度を達成する。

新しいフレームワークがデータ拡張を強化して、異常検知をより良くする。

半教師あり物体検出法の利点と課題を探る。

FLOWERは機械学習モデルの少数ショット学習と破滅的忘却に対処してるよ。

新しい方法で、データが少ない言語のためのテキスト画像を生成するんだ。

この研究は、大きな言語モデルからの知識を使って、小さなAIモデルを強化するんだ。

この記事は、機械学習における合成タブデータの役割と課題について調べているよ。

高度なディープラーニング技術を使った異常予測の新しい方法。

この記事では、自然言語処理におけるトークンレベルのテキスト拡張技術の効果を評価してるよ。

新しい技術がスピーチ処理タスクでの感情理解を高めてるよ。