新しいデータセットとトレーニング方法が都市環境でのテキスト認識を向上させてるよ。
Fares Bougourzi, Fadi Dornaika, Chongsheng Zhang
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最先端の科学をわかりやすく解説
新しいデータセットとトレーニング方法が都市環境でのテキスト認識を向上させてるよ。
Fares Bougourzi, Fadi Dornaika, Chongsheng Zhang
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曲線と平方関数の概要、それらがさまざまな分野でどのように関わっているか。
Robert Schippa
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新しいアプローチで、四足歩行ロボットがさまざまな地形での歩き方が改善された。
Qi Liu, Jingxiang Guo, Sixu Lin
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新しい手法で、手書きデータを組み合わせることで、ディスグラフィアの診断が改善される。
Jayakanth Kunhoth, Somaya Al-Maadeed, Moutaz Saleh
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PoEMフレームワークは、正確なラベルなしで言語モデルを評価するよ。
Peiwen Yuan, Shaoxiong Feng, Yiwei Li
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新しいフレームワークが、より良いデータ分析のために深層学習と半パラメトリック統計を統合した。
Qinshuo Liu, Zixin Wang, Xi-An Li
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LV-UNetはリアルタイムアプリケーション向けの効率的な医療画像セグメンテーションを提供します。
Juntao Jiang, Mengmeng Wang, Huizhong Tian
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研究では、2.5年間にわたる車両のセンサーデータを分析する技術を比較してるよ。
Thabang Lebese
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研究者たちは、宇宙の最初の星についての理解を深めるために高度なモデルを使ってるんだ。
Anshuman Acharya, Florent Mertens, Benedetta Ciardi
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この研究は、ちょっとした変化が言語モデルの反応にどう影響するかを評価してるよ。
Samuel Ackerman, Ella Rabinovich, Eitan Farchi
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RoboMNISTは、ロボットがWiFi、動画、音声を使ってさまざまな活動を認識するのを助けるんだ。
Kian Behzad, Rojin Zandi, Elaheh Motamedi
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感情分析と言語モデルの効果についての研究。
Baptiste Lefort, Eric Benhamou, Jean-Jacques Ohana
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SynthDocは、文書読解のための機械学習用に合成文書を作成するよ。
Chuanghao Ding, Xuejing Liu, Wei Tang
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AutoSparseを使った効率的なニューラルネットワークのプルーニングの新しい方法が始まったよ。
Shengkai Liu, Yaofeng Cheng, Fusheng Zha
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この研究は、ロボットが現実の訓練を通じて複雑なタスクを学ぶ方法を示してるよ。
Elizabeth Cutler, Yuning Xing, Tony Cui
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RSTellerは、リモートセンシング研究のために250万以上の画像-テキストペアを提供してるよ。
Junyao Ge, Yang Zheng, Kaitai Guo
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TARTはモデルの精度を高めつつ、敵対的攻撃から守るんだ。
Bongsoo Yi, Rongjie Lai, Yao Li
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革新的な損失関数が動的な5G環境でのCQI予測精度を向上させる。
Mina Kaviani, Jurandy Almeida, Fabio L. Verdi
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Galleyはスパーステンソルを使ってプログラミングを簡単にし、効率とパフォーマンスを向上させるよ。
Kyle Deeds, Willow Ahrens, Magda Balazinska
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行列補完を使って時系列データの精度を上げる。
Thomas Poudevigne, Owen Jones
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新しい方法が、活性化スパース性を使って大規模言語モデルの効率を向上させる。
James Liu, Pragaash Ponnusamy, Tianle Cai
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局所的なドリフトは、変化するデータストリームにおける予測モデルにとっての課題だよ。
Flavio Giobergia, Eliana Pastor, Luca de Alfaro
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データのシフトを追跡する重要性を学んで、信頼できる機械学習の結果を得よう。
Flavio Giobergia, Eliana Pastor, Luca de Alfaro
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ナレッジ・ディスティレーションが推薦システムのスピードと効率をどう高めるかを見てみよう。
Nikhil Khani, Shuo Yang, Aniruddh Nath
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マルチタスク学習がモデルのパフォーマンスと一般化にどう影響するかを探る。
David Mueller, Mark Dredze, Nicholas Andrews
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新しい方法が物理法則を適用することで、コンピュータビジョンモデルの画像理解を向上させる。
Shamik Basu, Luc Van Gool, Christos Sakaridis
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依存関係と平均効果を調べて、モデル精度を改善する。
Bailey Andrew, David R. Westhead, Luisa Cutillo
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新しい方法で、先進的なニューラルネットワークを使って材料の挙動予測が改善されてる。
Asghar A. Jadoon, Knut A. Meyer, Jan N. Fuhg
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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。
Amrijit Biswas, Md. Ismail Hossain, M M Lutfe Elahi
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この記事では、通信システムにおける異常検出のための機械学習アプローチについて紹介します。
Sean Doris, Iosif Salem, Stefan Schmid
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MARLにおける中央集権的批評家の影響を深く掘り下げる。
Xueguang Lyu, Andrea Baisero, Yuchen Xiao
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研究によると、修正されたプロンプトを使ってマルチモーダルモデルの矛盾を解決する方法がわかったよ。
Ian Stewart, Sameera Horawalavithana, Brendan Kennedy
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この記事では、タンパク質を作るモデルの評価指標について話してるよ。
Pavel Strashnov, A. Shevtsov, V. Meshchaninov
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合成データがAIのトレーニングを変えて、コスト効率よくて多様なデータセットを提供してるよ。
Hyungtae Lee, Yan Zhang, Heesung Kwon
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新しい方法が、予測におけるモデルの不確実性を評価するのを簡単にしてくれるよ。
Yi Hung Lim
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機械学習システムにおける信頼性の高い確率評価についての考察。
Luciana Ferrer, Daniel Ramos
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大規模言語モデルをダイナミックに微調整する効率的な方法を紹介するよ。
Aradhye Agarwal, Suhas K Ramesh, Ayan Sengupta
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K-Sort Arena は、先進的な比較を通じて視覚生成モデルを評価する方法を改善するよ。
Zhikai Li, Xuewen Liu, Dongrong Fu
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新しい方法が、大規模言語モデルの推論を改善するために証明バイアスに対処してるんだ。
Tianyang Liu, Tianyi Li, Liang Cheng
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新しいモデルが音声と視覚データを効果的に統合して、動画の分類をしてるよ。
Mahrukh Awan, Asmar Nadeem, Muhammad Junaid Awan
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