Artigos mais recentes para Funções de Perda

Explorando dois métodos pra simplificar funções complexas em matemática e ciência da computação.

Descubra como o aprendizado profundo ajuda os economistas a analisarem dados complexos.

Esse artigo fala sobre como os métodos bayesianos melhoram a confiança nas previsões de redes neurais.

Novos métodos melhoram a identificação de pessoas conhecidas e desconhecidas em biometria.

Novos métodos em lente fraca usam redes neurais pra melhorar a análise de dados.

Aprenda como a informação de sensibilidade melhora o treinamento de redes neurais em engenharia.

Descubra como sistemas de recomendação baseados em gráfico e aprendizado contrastivo melhoram as sugestões personalizadas.

dlordinal simplifica o aprendizado profundo para tarefas de classificação ordinal.

Novas funções de perda têm como objetivo melhorar a estimativa de razão de densidade em aprendizado de máquina.

Um método pra melhorar a compreensão da tomada de decisão das redes neurais.

Descubra como o boosting tá evoluindo pra melhorar o desempenho dos modelos.

U-MedSAM melhora a precisão e a confiabilidade na segmentação de imagens médicas.

Um novo método melhora a precisão e a eficiência do agrupamento de grafos.

Um novo método melhora o treinamento de redes neurais usando uma abordagem de otimização híbrida.

Um novo método melhora imagens embaçadas usando uma abordagem baseada em nitidez.

Um novo método melhora o agrupamento de imagens envolvendo a opinião do usuário.

Uma olhada nos modelos de deep learning e suas propriedades geométricas.

Stable-BC melhora o desempenho dos robôs em situações inesperadas com uma estabilidade de comportamento melhorada.

O treinamento adversarial melhora a precisão na detecção de palavras-chave em fala sintética e real.

Aprenda como o Huber fornece uma média estável em dados com outliers.

Novas funções de ativação melhoram redes neurais para resolver equações complexas.

Esse trabalho analisa como redes neurais modelam sistemas autônomos com dados limitados.

Um novo método pra segmentar objetos 3D sem categorias pré-definidas.

Uma olhada no framework DLPM para modelagem de dados e redução de ruído.

Um novo modelo melhora a qualidade da imagem em exames de TC com baixa dose.

Uma olhada no funcionamento do otimizador Adam e na convergência no treinamento de IA.

Analisando métodos pra melhorar a clareza da fala em ambientes barulhentos usando deep learning.

A pesquisa apresenta métodos de rede neural para o aprendizado Hamiltoniano em sistemas quânticos.

Novos métodos melhoram as previsões da dinâmica costeira usando aprendizado profundo.

Pesquisadores melhoram as previsões de erupções solares usando novos métodos e uma função de perda.

Um novo método melhora a transferência de estilo de cena 3D usando Gaussian Splatting.

Descubra como o Realigned Softmax Warping tá mudando o DML.

Melhorando o desempenho de aprendizado de máquina através da interação dinâmica entre dados e modelos.

Um novo método melhora a conversão de voz usando menos amostras.

Uma visão geral de como métodos de aprendizagem profunda lidam com equações diferenciais.

Este estudo apresenta um novo método para modelagem de fluxo de fluidos melhorada usando aprendizado de máquina.

Um estudo sobre algoritmos de otimização confiáveis com métricas de desempenho comprovadas.

Uma estrutura pra descobrir características compartilhadas entre espécies usando aprendizado de máquina.

Um novo método melhora as previsões dos movimentos das mãos em vídeos para robôs e realidade virtual.

Novo método melhora a modelagem do fluxo de fluidos com medições limitadas e barulhentas.