適応型ドロップアウトが音声認識システムの効率をどう改善するかを学ぼう。
Yotaro Kubo, Xingyu Cai, Michiel Bacchiani
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剪定 に関する最新の記事
TinySubNetsは、機械のための効率的な継続学習を提供してるよ。
Marcin Pietroń, Kamil Faber, Dominik Żurek
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革新的なプルーニング技術がAIモデルをもっと効率的で効果的にする。
Xuan Shen, Zhao Song, Yufa Zhou
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新しい手法で言語モデルがリアルワールドのタスクに対してもっと速くて効率的になったよ。
Jonathan Svirsky, Yehonathan Refael, Ofir Lindenbaum
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プルーニングがトランスフォーマーモデルをどう強化して、効果的な時系列予測につながるかを発見しよう。
Nicholas Kiefer, Arvid Weyrauch, Muhammed Öz
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研究者たちが大規模なビジョン・ランゲージモデルのトレーニングに効果的な戦略を明らかにした。
Siyuan Wang, Dianyi Wang, Chengxing Zhou
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新しいアプローチで、AIモデルが知識グラフを使って正確な答えを出せるようになったよ。
Mufan Xu, Kehai Chen, Xuefeng Bai
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新しい方法で画像分類が向上し、モデルサイズが縮小される。
Guangwenjie Zou, Liang Yao, Fan Liu
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研究者たちは、言語モデルを最適化して効率を向上させ、コストを削減することを目指している。
Giordano d'Aloisio, Luca Traini, Federica Sarro
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研究者たちは、大規模言語モデルの効率とタスク集中を向上させるために改良してるんだ。
Jorge García-Carrasco, Alejandro Maté, Juan Trujillo
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