生成的対抗ネットワーク に関する最新の記事

異なるラボ間で医療画像の一貫性を向上させる方法。

合成データ生成は、患者のプライバシーを守りながら医療研究を助ける。

霧の影響を受けた画像品質を向上させる方法を見てみよう。

新しいデータ手法が物質使用行動の予測を改善してるよ。

新しい方法が、悪条件下での自動運転のための画像生成を改善する。

CycleMixは、AIモデルのパフォーマンスを向上させるために画像スタイルをミックスするんだ。

テンソルネットワークが量子機械学習を向上させる役割を探る。

デバイスの音質を向上させるための帯域幅拡張技術。

新しい方法がハイパースペクトルイメージングを改善して、手術の成果が良くなるよ。

新しい方法が、テクスチャのある部分に焦点を当てることでAI生成画像の検出を改善したよ。

新しい方法が合成データ生成を強化しつつプライバシー保護も確保する。

テキスト認識における自己教師あり学習法の包括的な見直し。

改良重力が宇宙現象を理解する上での役割を探る。

新しいモデルで、トーキングヘッド動画のリップシンクと視覚的クオリティが向上したよ。

複雑なAIモデルからの抽出を改善する新しい方法をSHAP値を使って紹介するよ。

新しいアプローチは、NLPタスクのためにマルチタスク学習と生成的敵対ネットワークを組み合わせる。

生成モデルの概要、特にVAE、GAN、Stable Diffusionについて。

新しい方法で自己類似性分析を使って画像解像度が向上するよ。

目の追跡におけるQGANとマルコフモデルの効果に関する研究。

GANを使った深層学習テスト改善の新しい方法。

研究によると、生成モデルは時系列分類における自己教師あり学習を改善するんだって。

この記事は、生成AIが機械視覚アプリケーションを向上させる役割について話してるよ。

新しい方法では、GANを使ってリアルな食べ物の画像で食事評価を改善してるよ。

革新的な方法で機械学習技術を使って危機に瀕した言語の翻訳が改善されてるよ。

TransToxはAIを使って、臓器ごとの薬の安全性予測を向上させてるよ。

限られたデータの言語に対して、GANが翻訳をどう向上させるかを探る。

G3FAは3Dデータを使ってリアルな顔のアニメーションを効率的に作成するよ。

McCaDの紹介：高品質MRI画像合成への新しいアプローチ。

RevCDは、見たことのないカテゴリーのために視覚情報と意味情報を結びつけることでゼロショット学習を強化するんだ。

モデルの精度を維持しつつ、画像のプライバシーを守るフレームワーク。

研究者たちは、より良い診断のために血液細胞の画像を標準化する方法を開発した。

新しい方法が音声の明瞭さを高めて、人とロボットの会話を改善してるよ。

新しい技術が顔の修復を強化し、マスクによる課題を克服してるよ。

さまざまな分野での生成モデルの最新の進展を調査中。

Brain-Net-Diffusionは自閉症スペクトラム障害のfMRIデータ分析を改善する。

生成AIが化学の未来をどう形作っているか探ってる。

深層学習を使ってECG診断を改善する最近の技術について学ぼう。

ファンデーションモデルは、感情認識とインタラクションを強化する感情コンピューティングに役立ってるよ。

統合されたレコメンデーションシステムでユーザー体験を向上させる。

新しい方法が、犯罪捜査のための隠れた指紋の分析を改善しようとしてるよ。