剪定 に関する最新の記事

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。

効果を損なうことなくプルーニングとディスティレーションを使って言語モデルを縮小する方法。

モデルプルーニングがAIのパフォーマンスを向上させ、リソースの必要量を減らす方法を学ぼう。

新しい方法で、パフォーマンスを保ちながらニューラルネットワークのサイズを減らせる。

AutoSparseを使った効率的なニューラルネットワークのプルーニングの新しい方法が始まったよ。

エネルギー効率の良い画像処理のためにCNNを最適化するハードウェアデザインの研究をしてるよ。

新しい方法がクリーンデータなしでDNNのセキュリティを改善する。

パフォーマンスを落とさずに高性能モデルを効率的に圧縮する革新的なアプローチ。

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新しい方法を検討中。

モデル圧縮が大規模言語モデルの効率をどう改善するかを学ぼう。

新しい方法がリソースが限られたデバイスでのニューラルネットワークのパフォーマンスを向上させる。

事前知識なしで複雑なシステムのための意思決定木を作る新しいアプローチ。

この記事では、音声タスクのためにトランスフォーマーモデルを簡素化することの利点について話してるよ。

FedFTを紹介するよ。これは、フェデレーテッドラーニングでのコミュニケーションを改善する方法なんだ。

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。

新しいアプローチが、大規模言語モデルの処理を速めて、パフォーマンスを向上させる。

ラベルなし木を使ったB系列合成定理の新しい証明を探ってる。

パーソナライズされたシステムは、調整されたモデルを通じて健康と行動のモニタリングを強化するよ。

SSLモデルがデータポイントをどのように記憶するかとその影響を調べる。

GoogLeNetの性能と解釈性に対する剪定方法の影響を分析する。

革新的な方法は、大規模言語モデルをより効率的で展開しやすくすることを目指している。

計算リソースを減らしてニューラルネットワークを改善する革新的な方法。

MicroScopiQはAIモデルのパフォーマンスを向上させるけど、消費エネルギーは少なくなるよ。

QuanCrypt-FLは、高度な技術を使って連合学習のセキュリティを強化するよ。

新しいアプローチがコンピュータ言語モデルの明瞭さを改善する。

ZipNNはAIモデルを効率的に圧縮し、重要な詳細を維持するよ。

ChatGPTみたいなAIツールは、エネルギー効率の問題に直面してて、解決策が必要なんだ。

Llama Guardで移動中もAIの会話を安全に保ってるよ。

新しい方法が機械学習のデータ処理の効率を向上させる。

大規模言語モデルを効率的に最適化する新しい方法。

EASTは効果的なプルーニング方法でディープニューラルネットワークを最適化する方法を発見しよう。

研究によると、品質を維持しながら拡散モデルを圧縮する方法があるんだ。