データ拡張 に関する最新の記事

新しい方法で、ストリーミングサービスがジャンルに基づいて映画を推薦するのが改善された。

新しいシステムが皮膚科医が機械学習を使って皮膚のパターンを特定するのを手助けしてるよ。

研究者たちは、人間のようなデモを通じて卓球を学ぶロボットを開発した。

この研究は、新しい方法が膝OAの重症度分類をどのように向上させるかを示してる。

この記事では、ファクトチェックシステムの重要性と障害について話してるよ。

Mixup手法は、生理的時系列データ分析における機械学習の精度を向上させる。

新しい技術が屋内パノラマ画像データセットの多様性を向上させる。

LesionMixは医療画像の病変検出を良くするためのデータ拡張を改善するよ。

新しい方法が、少ない学習データでSAR画像のターゲット認識を向上させる。

研究によると、データの使い方を簡素化すると自動運転車の性能が向上するんだって。

LP-CLIPがCLIPみたいなマルチモーダルモデルの堅牢性をどうやって向上させるかを学んでみて。

この記事では、 asteroid の近くでのナビゲーションを改善するための新しい方法について話してるよ。

リモートセンシング技術を使ってソーラーパネルを検出する方法を改善する。

この記事では、LLMが読解タスクのための新しいデータセットを作成する方法について話しています。

新しい方法がモデルの評価とトレーニングを良くするための反事実的な例を生成する。

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。