ディープラーニング に関する最新の記事

xIELUは、深層学習における従来の活性化関数に対する有望な代替手段を提供する。

科学者たちは深層学習を使って重イオン衝突の結果を予測してるよ。

新しい方法がランダムなニューラルフィンガープリンツを使ってディープラーニングのセキュリティを強化。

EASTは効果的なプルーニング方法でディープニューラルネットワークを最適化する方法を発見しよう。

GCA-HNGは、難しいネガティブサンプルを作ることでモデルのトレーニングを改善するよ。

ハードウェアとコミュニケーションがディープラーニングの効率に与える影響を調べる。

レイヤープルーニングがモデルの効率とパフォーマンスを向上させる方法を学ぼう。

ディープラーニングを使ってデジタル画像でCinestill 800Tフィルムの魅力を真似する。

FLRNetは限られたセンサーデータを使って流体の流れの再構築を改善する。

MobileMambaは、リソースが限られたデバイス向けに効率的な画像処理を提供してるよ。

LRSAAは、先進的な技術を使って空中画像の物体検出を向上させるんだ。

EPSが動画の品質を向上させつつ、帯域幅を節約する方法を学ぼう。

テストタイムトレーニングがどうやってモデルを変わる画像データに適応させるかを知ろう。

GenDegは多様なトレーニングデータセットを作成することで画像復元を強化する。

スパースレート削減がトランスフォーマーモデルの性能に与える影響を調査中。

新しいフレームワークが、セマンティックセグメンテーションでラベル付き画像が少なくてもパフォーマンスを向上させる。

深層学習モデルでEMAを使うメリットを学ぼう。

天文学者は、深層学習を使って宇宙の構造をよりよく理解している。

新しい方法が最小限のデータで高い精度の音声認識を実現したよ。

ラベルノイズはディープラーニングモデルに悪影響を与えるけど、新しい方法で精度が向上するよ。

HGNetは、スマートで高速なビームフォーミングソリューションで無線通信を強化します。

THz通信とディープラーニングがデータ転送をどう変えるかを発見しよう。

新しい技術で超音波画像を使った胆嚢癌の検出が改善されたよ。

SEMU-Netは、シリコンフォトニックデバイスの製造を強化するよ。

アダムのパフォーマンスを向上させるために、より良い初期化戦略を学ぼう。

新しいデータにモデルが大幅な再訓練なしで適応できる方法を見つけよう。

ハイパーボリックネットワークが敵対的攻撃にどんなふうに耐えるか探ってる。

MLVGMがどのようにコンピュータビジョンシステムを敵の攻撃から守るかを学ぼう。

新しい方法は、深層学習と画像再構成を組み合わせてCTスキャンを改善するよ。

CNA手法は、オーバースムージングに対処してGNNのパフォーマンスを向上させるんだ。

AIシステムで敏感なデータを守るために隠れた出力を評価すること。

量子コンピュータとディープラーニングを組み合わせた新しいアプローチが、粒子シミュレーションを強化してるよ。

新しい方法がPET画像の質を向上させて、医者の負担を減らすよ。

デノイジングモデルは敵対的ノイズに悩まされてるけど、新しい戦略が希望を与えてるよ。

FeatureForestは、先進的な手法を使って顕微鏡の画像分析を簡素化するよ。

オートエンコーダーは、ディープラーニングでデータの理解と生成を簡単にするんだ。

新しいアルゴリズムが、パフォーマンスを犠牲にせずに深層学習モデルの圧縮を改善した。

Elastic-DETRがどうやって画像解像度を調整して、物体検出をより良くするかを見てみよう。

TTVDが幾何学を使ってディープラーニングのパフォーマンスを向上させる方法を発見しよう。

新しいディープラーニング技術が頭頸部癌治療における腫瘍セグメンテーションを改善してる。