深層ニューラルネットワーク に関する最新の記事

FlexCHartsは、効率とパフォーマンスを向上させるために深層ニューラルネットワークの検索空間を適応させるんだ。

有害なデータ攻撃に対抗するための機械学習モデルの強化戦略を探る。

RGDがモデルのパフォーマンスと一般化に与える影響についての考察。

この記事では、機械学習モデルで精度とプライバシーを実現するためのテクニックについて話してるよ。

新しい方法が単一細胞ゲノミクスにおける細胞アノテーションを改善する。

効果的なエコーキャンセリング技術と機械学習を使って声の明瞭さを向上させる。

ReDyは動的量子化を通じてディープラーニングの効率を最適化し、エネルギー使用を削減するよ。

監視付きコントラスト損失についての深い考察と、それがディープニューラルネットワークに与える影響。

DNNモデル変換のエラーを見つけて修正する方法。

有限時間リャプノフ指数がネットワークの入力変化への感度をどう明らかにするかを探る。

リソースが限られたデバイス向けの効果的な歩行者属性認識のためにLWALMを紹介します。

研究は、深層学習技術を使って船の向きを予測する効率的なモデルを紹介しています。

AIMCは、メモリ内でデータを処理することによって、ディープニューラルネットワークの効率を高めるんだ。

BadNetsがどのようにバックドア戦術でスパムフィルターを悪用するかを調査する。

PLiNIOはモバイルやエッジデバイス向けの深層ニューラルネットワーク最適化を簡素化する。

研究者たちは、機械学習モデルに対する有害なバックドア攻撃への防御策を探っている。

新しい方法がニューラルネットワークを使って複雑なマルチスケール問題の解決策を強化する。

この研究は、機械学習における高次元カテゴリ変数の扱い方の方法を比較してるんだ。

革新的な方法が深層ニューラルネットワークのトレーニング効率を向上させる。

深層ニューラルネットワークを使って熱伝導データを分析して、潜在的な関数を特定する。

新しいアプローチが敵対的トレーニングを使って非パラメトリック回帰の深層学習モデルを改善する。

新しい方法が実世界のアプリでDNNのパフォーマンスを向上させる。

配達サービスにおけるルート予測の重要性と技術について調査する。

DNNの進展はIoTデバイスの効率を向上させることを目指してるよ。

この記事では、深層ニューラルネットワークにおけるSTT-MRAMの利点と課題について話してるよ。

新しいレイヤーがDNNの微妙な入力変化への耐性を強化する。

信頼性のある6G通信のためのAIシステムにおける信頼性重視。

Jadeはユーザーのフィードバックと適応ストリーミング技術で動画の質を向上させるよ。

データプライバシーを守るために、DNNとSNNを同型暗号で組み合わせる。

CLLDは、自己教師あり学習を使って厳しい環境下でのレーン検出を強化するよ。

モデル圧縮が敵対的攻撃への防御にどう影響するかを調べてる。

研究が偽の指紋を見分けるためのモデルを紹介してるよ。

ディープニューラルネットワークを効果的に剪定するバランスの取れたアプローチを紹介するよ。

乳がん検診の方法における課題と解決策を見てみよう。

LEAPは自然言語処理ソフトウェアの敵対的テストを改善する。

研究では、騒がしい環境での補聴器におけるAIの改善点が強調されてるよ。

この方法は、グラフニューラルネットワークを使って医療画像の分類を改善する。

大きな空間データセットを分析する方法とその課題についての見解。

リアルタイムアプリケーションでDNNのパフォーマンスを向上させるための戦略を見てみよう。

新しい方法がディープラーニングを使って日常のビデオ録画の露出過多の問題に取り組んでるよ。