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機械学習 アーキテクチャのインサイトでニューラルネットワークのパフォーマンスを予測する

ニューラルネットワークのアーキテクチャに基づいて学習曲線を予測する新しい方法。

Yanna Ding, Zijie Huang, Xiao Shou

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機械学習 ニューラルネットワークでエネルギー供給と需要のバランスを取る

ニューラルネットワークがエネルギー管理を改善して未来のニーズを予測する方法を学ぼう。

Van Truong Vo, Samad Noeiaghdam, Denis Sidorov

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コンピュータビジョンとパターン認識 CICLDモデルでセマンティックセグメンテーションを革命的に変える

CICLDモデルはセマンティックセグメンテーションを強化して、合成画像と実世界の画像のギャップを埋めるんだ。

Jongmin Yu, Zhongtian Sun, Shan Luo

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コンピュータビジョンとパターン認識 深さ可分CNNを再考して、より良い適応性を目指す

研究によると、深さごとの畳み込みネットワークは、タスク間で一般的なフィルターを維持するんだって。

Zahra Babaiee, Peyman M. Kiasari, Daniela Rus

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