剪定 に関する最新の記事

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。

DSNNは本物のニューロンみたいに情報を処理して、データ処理の効率がアップするんだ。

新しい方法で、ノイズを減らしてディテールを保ちながら画像修復が強化されたよ。

VTransメソッドは、パフォーマンスを犠牲にすることなくトランスフォーマーモデルのサイズを大幅に削減します。

研究では、大規模言語モデルを効率的に剪定するための体系的な方法が紹介されている。

より良いアクセシビリティのための機械翻訳評価指標に関する新しいアプローチ。

RankAdaptorは、プルーニングされたAIモデルのファインチューニングを最適化して、効率的にパフォーマンスを向上させるよ。

FedMapは、データプライバシーを守りつつ、フェデレーテッドラーニングの効率を向上させる。

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。

トランスフォーマーみたいな言語モデルがどう動いてるのかと、その重要性についての概要。

新しいメソッドがL0正則化問題のためのB&Bアルゴリズムを強化する。

新しい方法が言語モデルの効率を上げつつ、コストと環境への影響を減らすんだ。

限られたリソース向けにDRLモデルを最適化するための量子化とプルーニングの評価。

機械学習におけるモデル効率を高めるための効果的なプルーニング戦略。

LayerShuffleは、柔軟なレイヤー実行を可能にすることで、ニューラルネットワークの頑強性を高めます。

圧縮言語モデルの安全性問題についての考察。

新しい方法で、LLMのパフォーマンスを維持しながらメモリ使用量を減らすことができる。

神経細胞の剪定に関する研究は、統合失調症の発展についての洞察を提供している。

RNNを最適化するテクニック、Mambaと量子化の課題に焦点を当てて。

この研究は、より小さな言語モデルを効果的かつ手頃な価格で作る方法を探ってるよ。

この記事は、さまざまなタスクとデータセットにわたるモデルのパフォーマンスを分析してるよ。

新しい剪定技術がリソースが限られたスマホ向けのディープラーニングモデルを強化する。

精度を犠牲にせずにスピーカーダイアライゼーションを高速化する方法。

この研究は、プルーニングとランダム構造がRNNの性能に与える影響を調べてるよ。

新しい方法が、パフォーマンスの損失を最小限に抑えつつ、スパース言語モデルのトレーニングを強化する。

脳の発達中にニューロンがどう進化するかを見てみよう。

大規模言語モデルを最適化して、パフォーマンスと効率を向上させる方法を学ぼう。

プルーニングがニューラルネットワークのサイズを減らしつつ、パフォーマンスを維持するのにどう役立つか学ぼう。

研究がスピーチモデルをもっと小さくて効率的にする方法を明らかにした。

CON-FOLDが機械学習の決定を理解するのをどうやって改善するか学ぼう。

PQV-MobileがViTsを強化して、効率的なモバイルアプリケーションを実現する方法を学ぼう。

データ漏洩からフェデレーテッドラーニングを守るための防御方法を調査中。

臨界期は、感覚処理や脳内の神経回路を形作るんだよ。

新しい技術が事前学習済み言語モデルの効率を向上させる。