データ拡張 に関する最新の記事

珍しい言語の転写モデルを向上させるために、ディープフェイク音声を調査中。

ハイパエッジ拡張は、データ内の複雑な関係を捉えることでGNNを強化するよ。

この記事では、コメント生成が大規模言語モデルのコーディング能力をどう向上させるかを探ります。

この論文では、視覚的強化学習のパフォーマンスにおける課題と解決策について話してるよ。

高度なトレーニング技術を使って、コンピューターが画像やテキストを理解する力を高める。

データ拡張技術とそれがNLPモデルに与える影響を探る。

新しい方法で、ロボットがシミュレーションデータを使ってタスクを学べるようになるよ。

イベント抽出を通じて、薬の安全性を監視する上でのChatGPTの役割を探る。

MOVEは、生物データを統合してがん研究と治療戦略を強化するんだ。

新しい方法が音声・映像データの機械学習を強化する。

新しいアプローチで、先進的なデータ手法を使って微妙なサイバー脅威の検出を強化する。

新しい方法が、ラベルなしで音の認識と音源の特定を向上させる。

この記事では、機械学習モデルでフラクタル補間を使って予測を向上させる方法について話してるよ。

自動音声キャプションの進歩とそのアクセシビリティへの影響を探る。

RAGと微調整手法を使って、LLMの珍しいトピックへのパフォーマンスを向上させる方法を見てみよう。

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。

データ拡張技術が異なるクラスのモデル性能にどう影響するかを調べてる。

MolNexTRは、先進的な技術を使って画像から化学構造の認識を向上させるよ。

新しい技術が胸部X線写真のセグメンテーション精度を向上させる。

この研究は、機械学習の分類モデルで公平性を高めるためにスペクトルの不均衡を調べているよ。

プロジェクションヘッドが機械学習モデルをどう改善するかを学ぼう。

この研究は、著作権確認における合成例の役割を調べているよ。

推薦におけるデータ拡張とコントラスト学習の役割を検討する。

革新的な方法は、自動化と機械学習を通じて時系列分析を向上させる。

TransformMixは、混合画像の中で重要な特徴を保持しながらデータ拡張を改善する。

新しい方法が楽譜の読み取りと解釈を向上させる。

AIモデルのバイアスを減らして予測を改善する新しいアプローチ。

新しい方法でデータの使い方が改善されて、モデルのパフォーマンスが良くなるよ。

新しいデータセットがCADの診断精度を向上させることを目指してる。

複雑なチャートの質問を機械が理解する方法を向上させるメソッド。

対称性を使ってロボットの学習と実世界のタスクでのパフォーマンスを向上させる。

カジュアルな言葉をうまく扱うために文の埋め込みを強化する努力。

研究は、バランスの取れたデータセットを使ってユーザー満足度モデルを向上させることに重点を置いてる。

TransFusionは、構造化された注意と効果的なデータ処理で対比学習を改善する。

Diff-Mixは多様な合成データを作って画像分類を改善するよ。

新しいフレームワークが、テキストの一貫性を評価する方法を改善するよ。

この研究は、顔認識システムにおける合成画像の効果を分析してるよ。

子供の声を正確に認識できるようにASVシステムを強化する。

数学の文章問題を解くためのコンピュータープログラムを、より良いデータ例を通じて改善する。

顔認識技術の合成データセットにおける競争を見てみよう。