転移学習 に関する最新の記事

転移学習が関連するタスクからの知識を使ってモデルの成果をどう改善するかを発見しよう。

新しい方法がベイジアンニューラルネットワークを強化して、転移学習での一般化を向上させる。

新しいフレームワークが消化管画像におけるポリープ検出の精度を向上させる。

この研究は医療画像における分布外の例を検出する方法を強化してるんだ。

この研究では、感情認識タスクにおけるCNNと修正VGG16モデルを評価してる。

新しい構造健康モニタリングのアプローチは、似たような構造からのデータを活用してるよ。

この研究は、高解像度の画像からトレーニングデータを再構築する新しい方法を明らかにしてるよ。

研究は、より良いアンチスプーフィングシステムのために音声強化と転移学習を組み合わせている。

新しい方法で、トレーニングデータが少なくても生成モデルの性能がアップするよ。

デバイスの違いを考慮した電話の位置特定精度を向上させる方法。

データ利用における転移学習と個人プライバシーのバランスに関する研究。

新しい方法が、ディテールを失うことなく視覚データの学習を改善する。

この記事では、スーパーネットからの転送学習を利用して神経ネットワークのトレーニング速度を向上させる方法について話してるよ。

ニューラルネットワークは音響の音響制御を改善するためのデザインプロセスを強化する。

新しい方法がピアノカバーの作成を改善して、クオリティと音楽の本質を両立させる。

知識共有によるより早い強化学習の新しい方法。

SAM2は医療画像分析を強化して、医者のタスクの精度とアクセスのしやすさを向上させるよ。

ニューラルネットワークを使って、フルウェーブフォーム反転を改善して地下のイメージングをよくする。

AIや転移学習が腎臓がんの検出をどのように変えているかを探ってみよう。

FPT+は、最小限のリソースで高解像度医療画像のトランスファーラーニングを強化するよ。

PAMSOアルゴリズムは、より良い意思決定のためのマルチタイムスケール最適化を強化するよ。

研究者たちは、AFM画像を使って遷移金属二カルコゲナイドを分類するために深層学習を活用している。

深層学習モデルが来るオリンピックのハンドボールの試合結果を予測するよ。

機械学習は、材料の挙動を研究したり予測したりする方法を変えてるよ。

新しいアプローチが、オブジェクトに焦点を当てることで強化学習における意思決定を改善する。

AIは革新的な作物分類方法と向上した意思決定で農業を変革する。

新しい方法は、タスク間で共有された知識を使ってモデルのパフォーマンスを向上させる。

SONARイメージングとディープラーニングを組み合わせることで、水中の分類がよりクリアになるよ。

転移学習は、少ないデータで無線通信のディープラーニングモデルを強化するんだ。

剪定手法の研究は、3Dニューラルネットワークの効率と精度を向上させる。

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。

新しい方法がスマートフォンや低コストのコンピュータ向けのニューラルネットワークを改善するんだ。

転移学習がスケーリング法則を通じてモデルのパフォーマンスにどんな影響を与えるかを見てみよう。

この記事では、少数言語のテキスト読み上げシステムを改善する方法を探ります。

この記事では、HCALデータにおける異常検知のための転移学習の利用について見ていくよ。

深層ニューラルネットワークを使って、先進的な製造技術における衝突検知を強化する。

新しいアプローチで、いろんな肌色に対応した肌状態の診断が進化したよ。

AIが昆虫の種を特定する方法をどう変えているのか学ぼう。

この研究は、赤外線物体検出のために既存のモデルを適応させてるんだ。

この研究は、異なる探索空間でのベイズ最適化の方法を紹介してるよ。