少数ショット学習 に関する最新の記事

効率的な少数ショット学習のためのリーマンメタラーニングを探る。

nnSAMは限られたトレーニングデータで医療画像のセグメンテーションを向上させるよ。

新しい方法がソースデータに頼らずに少数ショット学習を改善する。

研究が転移学習の応用とモデルのパフォーマンスの関係について明らかにしている。

この記事では、少数ショット学習のパフォーマンスを向上させる新しい方法について話してるよ。

事前のトレーニングなしで複数の言語を認識するスマートシステム。

新しい方法で、言語間の要約と翻訳を改善する。

数学の問題解決精度を高めるためのICメソッドの紹介。

この研究は、非構造テキストから医療情報を抽出する方法を評価してるよ。

研究はニューラルネットワークと数学モデルを結びつけて、デザインと効果を向上させている。

限られたデータで医療画像分類を革新的な学習方法で強化する。

新しい方法が、編集されていない動画のアクション認識を少ない例で改善する。

限られたデータからロボットが継続的に学ぶ新しい方法。

新しい方法が、言語モデルの未知のクエリへの反応を高める。

この記事では、数ショット学習が薬の発見を加速させる役割について話してるよ。

新しい評価方法は、オンラインでの有害コンテンツの検出を改善することを目指している。

新しい方法が、事前のデモを使って多目的設定での学習を強化するよ。

医療診断のための少数ショット学習とマルチモーダル手法を探る。

新しい方法で、ラベルなしの画像を使って最小限のデータで画像分類の精度が向上したよ。

センサーデータから人間の活動認識をどうやって機械学習が改善するか探ってる。

ポーランド語分類のための少数ショット学習法を評価する研究。

少数ショット学習が医療のバイオメディカルデータ分析をどう変えてるかを学ぼう。

新しいアプローチが、AIが限られた例から学ぶ能力を向上させる。

robustaを紹介するよ、限られたデータで効果的に学ぶ方法だ。

限られたデータで医療画像のセグメンテーションを改善するSQPFNetを紹介するよ。

シミュレーションから現実のタスクへのロボット学習を自然言語を使って改善する。

新しいモデルが、最小限のデータで効率的に化学反応を予測するのを助けるよ。

この方法は、限られたサンプルを使って画像の異常を特定するんだ。

TAGAは、広範なラベル付きデータなしでテキスト属性グラフを分析する新しい方法を提供しているよ。

新しいデータセットと検出システムで農家の果物収穫効率が向上。

多様なデータソースで動画オブジェクトセグメンテーションのパフォーマンスを向上させる新しいアプローチ。

少ないデータとマルチモーダルデータを使ったアクション認識の研究。

新しいフレームワークが、限られたデータで分子の特性予測を改善する。

TransCLIPは、ビジュアルと言語データを統合することで、ビジョン・ランゲージモデルの予測を向上させるよ。

新しい方法が合成データを使って小さいモデルの精度を向上させる。

新しいフレームワークが固有表現認識の効率とパフォーマンスを向上させる。

新しい方法が少数ショット学習タスクにおけるモデルの適応性を向上させる。

新しいデータセットが、LLMが複数の画像でどう推論するかを評価してるよ。

プライバシーの心配なしに合成データを作る新しいアプローチ。

量子アクティブラーニングはデータを選んでラベリングすることでモデルのトレーニングを強化する。