一般化 に関する最新の記事

量子ニューラルネットワークの記憶と一般化の能力を探る。

G-TRACERは、安定性に焦点を当てた技術を使ってディープラーニングモデルの汎化を改善するよ。

新しい方法でAIモデルが特定のタスクに集中しながら柔軟性を保つのを助ける。

研究が医療画像セグメンテーションコンペの結果を再現する際の大きな懸念を明らかにした。

新しい方法が、さまざまなデータセットを使って小規模な言語モデルの数学問題解決能力を向上させる。

新しいフレームワークが、言語モデルの効率と柔軟性を外部ツールで向上させるよ。

gSAMはアイテムのレコメンデーションと一般化のためにGNNを強化するよ。

マスク調整は言語モデルが新しい例に適応する能力を向上させる。

エンジニアリングシミュレーションのための多項式モデリングを改善するために、乗算ニューラルネットワークを探求してる。

新しい方法は、モデルの堅牢性とトリッキーな入力に対する一般化をバランスさせる。

この記事では、ANNの活性化パターンを調べて学習スタイルを区別する。

LCNFは深層学習を使って従来の限界を克服し、画像処理を強化する。

新しい手法が、ベイズ神経ネットワークの一般化能力と不確実性推定を向上させる。

新しいデータで機械学習モデルのパフォーマンスを改善するテクニック。

大規模言語モデルは、少ないリソースでHVACシステムの管理を改善するよ。

パフォーマンス向上のために戦略的にデータを追加してディープラーニングモデルを強化する。

この研究は、対称性を使ってLLMのコード理解を向上させる方法を提案してるよ。

PrototypeLabは、大腸内視鏡画像のポリープ検出を改善する。

バッチ予測は研究における例のグループの結果評価を改善する。

この記事では、深層学習分類器のためのより良い評価方法の必要性について話してるよ。

新しい方法でロボットの動きのモデリングが逆動力学を使って強化される。

セマンティックミックスアップが機械学習のモデルのパフォーマンスと一般化をどうやって向上させるかを学ぼう。

新しいタスクへの事前学習モデルの適応性を評価するための新しいアプローチ。

新しい方法が神経ネットワークの未見データの処理を向上させる。

ワイヤレスシステムのための深層学習アプリケーションにおけるトレードオフを検討する。

GNNがサブグラフパターンをカウントするのに直面する課題を明らかにする研究。

この論文は、ニューラル画像圧縮が新しいデータの課題にどう対応するかを調べてるよ。

研究は、長い算術入力に対するトランスフォーマーモデルの限界を浮き彫りにしている。

新しい方法で、ビジョン・ランゲージモデルが新しいタスクに適応する能力が向上する。

この研究は、効果的な技術と先進的なモデルを使って人物画像検索を強化するよ。

FastTCM-CR50は、限られたデータでシーンテキストの検出とスポッティングを強化します。

この研究は、大規模データセットがFWIアプリケーションにおける深層学習をどう改善するかを示してるよ。

LatentAugmentは、GANを使って機械学習モデルのデータの多様性を高めるんだ。

新しい二国間MAEフレームワークは、知識の保持を強化することでクラスの増分学習を改善する。

FG-Netは効率的な技術を使って顔の感情を自動的に検出するのを改善してるよ。

ホップフィールドネットワークの概略、一般化とオーバーフィッティングについて。

限られたデータで機械学習モデルのパフォーマンスを向上させる新しいアプローチを紹介するよ。

この研究では、DNNの一般化予測を改善するために制約付きマージンを導入するよ。

多様で分布外のデータを扱えるようにビジョントランスフォーマーを強化する。

AIは医療を変革してるけど、地域ごとの適応にはまだ課題があるね。