DNN に関する最新の記事

DeepSampleは、ディープニューラルネットワークを効率的かつ正確にテストするための効果的な技術を提供しているよ。

新しい方法がDNNの小さな画像のシフトに対する信頼性を高める。

深層ニューラルネットワークアクセラレーターを最適化するための柔軟なメモリフレームワークを紹介します。

この記事では、深層ニューラルネットワークを使ってメソンの特性を予測することについて説明してるよ。

新しいトレーニング後にDNNのパフォーマンスを評価する簡単な方法。

エネルギー制約のある環境でDNNのパフォーマンスを向上させるフレームワーク。

新しい技術で深層ニューラルネットワークの検証が強化されて、より安全なアプリケーションが実現されるよ。

研究者たちは、深層ニューラルネットワークを使って明るい星の測定を強化してるよ。

限られたデータから複雑な関数を近似する新しい方法が出てきてるよ。

新しい方法で深層ニューラルネットワークのバックドア脅威が減少。

新しいベンチマークが、いろんな分野でオフラインの多目的最適化手法を強化するよ。

効率的なデータサンプリング手法でDNNのパフォーマンスを向上させる。

新しいオプティマイザーがGPUでディープニューラルネットワークを動かす効率を高めるんだ。

FREDは、より速く効率的な深層学習のトレーニングのためのコミュニケーションを向上させるよ。

新しい方法がスパイキングニューラルネットワークの言語タスクのパフォーマンスを向上させる。

この論文では、プログラム可能なネットワークにおける新しいDNNベースのIDSを紹介するよ。

この研究は、ブータンの正確な米マッピングのための深層学習モデルを探るものです。

プルーニングと量子化を組み合わせることで、小型デバイス向けのDNNの効率が向上するよ。

エネルギー供給が限られたデバイス向けのDNNの最適化を探る。

新しいフレームワークが、モデルプルーニング中のディープニューラルネットワークの公平性に取り組んでる。

研究によると、人間とAIが画像を表現する方法には重要な違いがあることがわかった。

DNNのフェアネス向上におけるドロップアウト技術の役割を調べる。

SPOGAは、深層ニューラルネットワークをスピードとエネルギー効率を改善して加速させるよ。

DNNアプリケーションでのFPGA利用を新しい技術で強化する方法を見てみよう。

エッジコンピューティングは、AIを使ってモバイルアプリのスピードと効率を改善するよ。

新しい方法がエッジデバイスのディープラーニング効率を向上させる。

私たちと機械が物体を認識する方法を深く探る。

新しい方法が深層ニューラルネットワークのテストを改善して、全体のパフォーマンスに注目してるんだ。

DUCDを紹介するよ、敵対的攻撃からDNNを守るためのプライバシー重視の方法なんだ。

HYDRAはリソースが限られたエッジデバイス向けにディープニューラルネットワークの効率を向上させる。

HESSOはモデル圧縮を簡単にして、ニューラルネットワークをより効率的にしつつ、性能を落とさないようにしてるんだ。

研究によると、染色のばらつきが癌予測における深層神経ネットワークを妨げるって。

この研究は、深層ニューラルネットワークのトレーニングのためのメモリ削減方法を探っている。

リソースが限られたデバイス向けに2のべき乗量子化を使ってDNNを最適化する。

AIMCチップは、巧妙な攻撃からAIを守るのに期待が持てる。

深層ニューラルネットワークで複数のタスクをターゲットにする新しい戦略。

この研究は、モデルの予測における不確実性を測定して、欺瞞的なデザインパターンを検出するんだ。

B3FA攻撃がどのようにして最小限の知識で深層ニューラルネットワークを危険にさらすかを探ってみて。

データの変化に対してニューラルネットワークが正確であるかどうかを確認する方法を学ぼう。

新しい技術で農家がドローンとAIを使って植物の病気をもっと早く見つけられるようになったよ。