知識蒸留 に関する最新の記事

GKEDMがグラフ畳み込みネットワークのパフォーマンスをどう改善するかを学ぼう。

AVQAテクノロジーがどうやって動画と音声を使って質問に答えるのかを見てみよう。

新しい方法で、遅いデバイスを含めたフェデレーテッドラーニングでモデルの学習が強化されるよ。

新しい方法が、大規模言語モデルを使った騒がしい音声認識の精度を向上させるよ。

小さいモデルの要約スキルを大きいモデルを使って向上させる新しいアプローチ。

新しいアプローチでカメラとレーダーシステムが改善されて、物体検出が向上したよ。

GOLDは、小さな言語モデル向けの多様なトレーニングデータを生成するためのフレームワークを提供しているよ。

FedD2Sはデータプライバシーを守りながら、モデルをパーソナライズすることでフェデレーテッドラーニングを強化するんだ。

知識蒸留で学生モデルを強化する方法を探る。

新しい方法がAI生成の推論を使ってテキスト内のイベントリンクを強化するよ。

新しい方法が、単一画像や複数画像からの3Dモデリングを改善してるよ。

FedFisherを紹介するよ、効率的なフェデレーテッドラーニングのための革新的なアルゴリズムだ。

新しいフレームワークが監視システムのビデオ物体検出の効率を向上させる。

知識蒸留を使ったパラフレーズ生成方法の進展を見てみよう。

新しい防御メカニズムが、協調型機械学習におけるラベル推測攻撃のリスクを減らす。

この記事では、マスク付き画像モデリングを使って軽量なビジョントランスフォーマーを強化する方法について話してるよ。

新しい方法が、騒がしい環境でのスピーチモデルの性能と効率を向上させる。

Claude 3 Opusはリソースが少ない言語の翻訳がめっちゃ得意で、すごく効率的だよ。

G-HANetは、組織画像とゲノムデータを組み合わせて、がんの予後予測を改善するんだ。

AIのモデル性能を向上させるための新しい知識転送法。

パフォーマンスを落とさずにニューラルネットワークのサイズを減らす方法を見つけよう。

ディープニューラルネットワークの効率とセキュリティを向上させる方法を探ろう。

メンバーシップ推測攻撃がデータプライバシーに与えるリスクを見てみよう。

新しい方法が、データプライバシーを保ちながら分散型フェデレーテッドラーニングを強化する。

新しい手法がビジュアルストーリーテリングでキャラクターカスタマイズを強化してるよ。

新しいフレームワークがフェデレーテッドラーニングを強化して、AIモデルの忘却を防ぐんだ。

非英語の言語をサポートするようにチャットモデルを適応させて、より広いアクセスを実現。

コホートベースのアプローチは、フェデレーテッドラーニングシステムの効率と精度を向上させる。

新しいモデルがAIと従来の理論を使ってポートフォリオ管理を強化するよ。

新しいハイブリッドシステムは、効率的な画像分類のために光学的手法と電子的手法を組み合わせてるよ。

FedHPLは、デバイス間でデータプライバシーを守りつつ、フェデレーテッドラーニングの効率を高める。

新しい方法で、合成データを使ってLoRAモジュールを移転できるようになって、元のデータへの依存を最小限に抑えられる。

新しい手法がラベルなしの機械学習の課題に取り組んでるよ。

RobustKDを紹介するよ、バックドア攻撃に対するモデルの安全性を高める方法なんだ。

UniCompressは高度なAI技術を使って医療画像の保存と転送を改善する。

DSNNは本物のニューロンみたいに情報を処理して、データ処理の効率がアップするんだ。

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。

新しい方法がレンズレスイメージングを使って顔認証のプライバシーと効率を高める。

知識蒸留は、限られたデータで医療画像のセグメンテーション精度を向上させる。

アラビア方言のASRを効率的なモデル技術で強化する研究。