データ拡張 に関する最新の記事

PULSAR は医者と患者の会話を効率的な医療記録に変えるんだ。

滑らかさが未知のデータに対するモデルのパフォーマンスにどう影響するか探ってみよう。

この研究は、反実仮想の説明が小児脳腫瘍におけるAIの意思決定をどうやって改善できるかを調べてるよ。

研究は、十分なデータがない言語の音声技術を向上させることに焦点を当てている。

新しい方法が医療画像でCTとMRIのスキャンの整合性を改善する。

研究がロボットのグリッピングシステムにおけるスリップ検出の新しい方法を紹介。

高度なデータ拡張技術を通じてNERのパフォーマンスを向上させる新しいアプローチ。

低リソース言語の翻訳をAIで改善する。

新しいアプローチがラベル付きデータなしで異常検知を強化する。

新しい方法で、画像解析とディープラーニングを使ってシステムのパラメータを推定する。

依存関係ツリーの入れ替えを使って翻訳システムを改善する方法を探る。

この記事では、多項式データバランシングと拡張を使って機械学習モデルを強化することについて話してるよ。

研究が医療画像セグメンテーションコンペの結果を再現する際の大きな懸念を明らかにした。

敵対的ベイジアン増強は、限られたデータでモデルの一般化を改善する。

新しい方法が機械学習とデータ技術を使って細胞イメージングを改善する。

個別化されたASRシステムは、DHHの人たちのコミュニケーションを大幅に改善するよ。

FEMLモデルは、限られたデータで知識移転を使って予測を向上させるよ。

ヘビの種の認識を改善して、安全性と保護活動を強化すること。

新しい方法が組織病理画像分類のデータ拡張を改善する。

新しい方法で、多色画像の鮮明度が向上したよ。

新しいシステムが革新的な技術で操作された音声の検出を強化するよ。

モデルの性能と実世界の条件とのギャップを調べる。

機械翻訳を効果的なデータ戦略で改善するためのテクニック。

この方法は、医療画像での形状の変化を使って腫瘍のセグメンテーションを強化する。

新しい方法が言語モデルを使って視覚データの表現を強化するんだ。

研究者たちが新しい頑丈な方法で深度推定の課題に取り組んでいる。

新しい手法は、複数の自己教師ありタスクを組み合わせることで画像分類を改善する。

オブジェクトのポーズを正確に推定するための改善された方法を見てみよう。

高度なトレーニング手法を通じて、法的予測モデルのレジリエンスを向上させる。

データが少ない時に画像を生成するための戦略。

この研究は、ソーシャルメディアでのヘイトスピーチ検出を強化するための自己学習方法を探求してるよ。

ユーザーの意見や体験を使って対話システムを改善する方法を探る。

フロスは周期的な時系列データの表現学習を改善する。

新しい方法は、テクスチャ解析と深層学習を組み合わせることで画像分類を強化する。

新しいAIシステムが明るい天文イベントの分類を改善するよ。

MiAMixは、データミキシング技術を強化することでコンピュータビジョンのパフォーマンスを向上させるよ。

新しいツールは、アナリストを守り、通報処理を早くすることを目指してる。

アラビア語のためのLLMとデータ拡張を使ったGEC改善の探求。

自己教師あり学習を活用して偏微分方程式の分析を強化する。

DiffTPTは革新的なデータ拡張技術を通じて、モデルの適応性と精度を向上させるよ。