剪定 に関する最新の記事

多様で分布外のデータを扱えるようにビジョントランスフォーマーを強化する。

新しい方法がアナログ処理と周波数領域技術を使ってディープラーニングの効率を改善するんだ。

実用的なアプリケーション向けにVision Transformersをもっと効率的にする方法を探ろう。

ドローンやモバイルデバイス向けにビジョントランスフォーマーを効率的にして、視覚タスクを向上させる。

リソースが限られたデバイスでより良いパフォーマンスを発揮するために設計された新しいニューラルネットワーク。

CERPは、推薦システムのメモリ使用を最適化しつつ、精度を失わないんだ。

効率化されたモデルは、機械学習を使って医療の結果を向上させることができる。

研究が血管の成長とそれが脳の健康にとって重要なことについての洞察を明らかにした。

この研究はリモートセンシングにおける画像解析のための効率的なニューラルネットワーク技術をレビューしてるよ。

リソースが限られたデバイス向けのDNN最適化の新しい方法。

研究はリソースに制約のある環境向けのディープラーニングモデルを強化する。

ThinResNetは、ニューラルネットワークのプルーニング手法を比較するための信頼できるベンチマークを確立する。

研究は、コーディング生成におけるパフォーマンスを保ちながら言語モデルを圧縮する方法を強調している。

新しい方法で視覚トークンを減らしてコスト効率の良いトレーニングができるようになった。

新しい剪定方法がゼロショット多話者テキスト音声合成モデルのパフォーマンスを向上させる。

ベイズ的スパース化は、深層学習モデルを効率とパフォーマンス向上のためにすっきりさせるよ。

性能を保ちながらトレーニング中にCNNを簡素化する方法。

より良いパフォーマンスのために剪定されたニューラルネットワークを改善する新しい方法。

この記事では、大規模言語モデルの効率とパフォーマンスを向上させるための技術をレビューします。

インラ・フュージョンはニューロンを組み合わせて、ニューラルネットワークを小さくて効率的にするよ。

SLEBは冗長なトランスフォーマーブロックを排除してLLMを効率化し、スピードと効率を向上させるよ。

新しいプルーニング手法が、精度を犠牲にせずにディープニューラルネットワークの効率をどう高めるかを学ぼう。

新しいアプローチが機械学習モデルにおける未知データの検出を強化する。

この研究は、モデル圧縮が騒がしい環境での音声認識にどのように影響するかを調べている。

ニューラルネットワークの剪定を効率化する新しい方法が、パフォーマンスを向上させる。

研究者たちは、限られたリソースのデバイスでの性能向上のためにニューラルネットワークを簡素化している。

AIにおけるモデル圧縮と信頼性のバランスを探る。

新しい剪定法がクロスバーシステムでのディープラーニングの効率を高める。

この記事では、ニューラルネットワークの効率を高めるためのプルーニング方法について話してるよ。

ALoRAは、パラメータを動的に割り当てることで言語モデルのチューニングを強化します。

新しい方法が、リソースが限られたデバイス向けの深層ニューラルネットワークの効率を向上させる。

性能を維持しながらCNNの複雑さを減らす新しいアプローチ。

研究は、シミュレーションと深層学習技術を使ってロボットの剪定精度を向上させてる。

複雑なモデルのタスク非依存のプルーニング手法を紹介するよ。

COPALは、再トレーニングなしで言語モデルをより良く適応させるんだ。

新しいシステムでグラフデータのパターン分析が効率化されたよ。

ディープニューラルネットワークの効率とセキュリティを向上させる方法を探ろう。

効率的な画像処理のために正確さを保ちながらCNNを圧縮する新しい方法。

意思決定木とその実世界での応用についてのわかりやすいガイド。

並列機械での効率的なジョブスケジューリングの改善された戦略。