深層ニューラルネットワーク に関する最新の記事

サイバーセキュリティにおける機械学習の意思決定に対する説明可能性の影響を見てみよう。

新しい手法がCryoEMデータから分子構造モデルの精度を向上させる。

研究者たちは、核物理学の予測を改善するために深層ニューラルネットワークを使ってるよ。

DNNアプリケーションでのFPGA利用を新しい技術で強化する方法を見てみよう。

LeRFは、より良い画像リサイズのためにディープラーニングと補間を組み合わせている。

拡散方程式のためのDNN代理モデルを強化するためにアクティブラーニングを使った研究。

量子認証がデジタルセキュリティを強化する役割を探ってみよう。

新しい方法が、クリーンな参照なしでもMRIの画像品質を向上させるよ。

新しい方法がエッジデバイスのディープラーニング効率を向上させる。

新しい方法がディープニューラルネットワークの効率を向上させて、エネルギーの使い方を減らし、速度を上げてるよ。

デバイスの音質を向上させるための帯域幅拡張技術。

ニューラルネットワークにおけるシミュレーテッドアニーリングを使った出力範囲の推定について。

医療画像における敵対的攻撃がもたらす脅威を探る。

概念学習と分離された表現を組み合わせた新しい方法で、モデルの理解を向上させる。

高次元データを管理するためのDNNとアコーディオンネットワークの概要。

感情の手がかりが話者識別技術をどう混乱させるかを調べる。

新しい方法でぼやけた画像をシャープネスを使って強化するんだ。

機械学習を使ったトポロジー最適化の新しいアプローチがデザインの効率を上げる。

ダーウィンの概念を使ってニューラルネットワークのトレーニング方法を改善する。

この記事では、科学データ分析をより良くするために、ボリュームビジュアライゼーションに不確実性を取り入れる方法を紹介するよ。

VALEは、二つの説明を通じてAI画像分類の理解を深める。

新しいアプローチは、エコーやバックグラウンドノイズを減らすことでコミュニケーションの明瞭さを高める。

最近の方法は、音質と著作権管理を改善するために音声ウォーターマークを向上させてるよ。

新しいフレームワークが、より良いデータ分析のために深層学習と半パラメトリック統計を統合した。

転移学習が電子と原子核の相互作用を研究するのにどう役立つかを探る。

制御戦略の安定性向上のためのL-NODECの探求。

機械学習におけるマルチタスクと継続学習の課題を探る。

新しい方法で、ウェアラブルデバイスを使って非侵襲的に血圧をモニタリングできるようになったよ。

NoiseAttackは、微妙なノイズパターンを使って、バクドア攻撃の複数のクラスを変更する。

ディープリミットモデルフリー手法が予測と不確実性管理をどう改善するか学ぼう。

新しい方法が特徴選択と不確実性に基づく優先順位付けを組み合わせることでDNNテストを強化する。

新しい方法が、いろんなハードウェア上でのDNNの性能を素早く正確に予測するよ。

COSCOを紹介するよ、限られたデータで分類精度をアップするフレームワークなんだ。

ウルドゥー語におけるキーワードスポッティング技術の概要とその課題。

新しい方法が神経ネットワークと空間データを使って貯留層モデリングを強化する。

ゴールデンレシオを使った自動変調分類への効率的な攻撃の検討。

この記事では、手法を組み合わせることでオペレーターの学習効果が向上することについて話しています。

新しいツールODiMOがエッジハードウェアでのDNNパフォーマンスを向上させるよ。

新しいアプローチがノイズの中でディープラーニングモデルのパフォーマンスを向上させる。

新しい技術が医療画像の画像品質を向上させるためにデータの課題に取り組んでるよ。