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Pesquisadores melhoram a precisão da classificação de imagens usando uma nova técnica de aumento de estilo.

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Uma nova abordagem simplifica o treinamento de redes neurais e reduz o overfitting.

Analisando como GNNs podem melhorar ao modificar estruturas de gráfico irrelevantes.

Novas técnicas melhoram a eficiência do modelo e a precisão das previsões usando redes tensorais quantizadas.

Novos modelos melhoram como as máquinas lembram e generalizam dados.

Novas técnicas melhoram o aprendizado contínuo em configurações não supervisionadas.

iHAS melhora as previsões e a eficiência em sistemas de recomendação através da seleção de dimensões personalizadas.

Este artigo fala sobre o Ajuste de Canal Saliente, um método para ajustar grandes modelos de forma eficiente.

O Forgedit facilita a edição de imagens ao juntar comandos de texto e imagens originais.

Aprenda como modelos de aprendizado de máquina se saem com dados que nunca viram.

Redes de Nuvem de Pontos reduzem parâmetros enquanto mantêm o desempenho em tarefas de aprendizado profundo.

Uma olhada profunda nas características e no treinamento de redes neurais de duas camadas.

Um olhar sobre como melhorar redes neurais através de técnicas de otimização e treinamento.

Aprenda sobre o básico dos sistemas de aprendizado e o papel deles na análise de dados.

Redes Neurais com Restrições de Lipschitz melhoram a precisão das previsões em sistemas complexos.

A supressão de variância melhora o desempenho de redes neurais profundas em condições de dados desafiadoras.

Esse artigo fala sobre soft-dropout pra melhorar o desempenho do QCNN e reduzir o overfitting.

Aprenda como o LAD classifica dados usando padrões lógicos simples para fazer previsões efetivas.

O aprendizado multitarefa permite que as máquinas melhorem o desempenho ao compartilhar conhecimento entre tarefas.

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Uma olhada em modelos de coeficientes variáveis baseados em árvore para obter melhores insights de dados.

OGEN melhora a habilidade dos modelos de visão-linguagem de reconhecer novas classes de forma eficaz.

Double-Dip combina aprendizado de transferência e randomização pra se proteger contra ataques de inferência de membros.

Os pesquisadores melhoram o desempenho do modelo aumentando a variedade de dados com métodos de aumento de dados inovadores.

Um método pra manter o conhecimento em modelos de IA enquanto se adapta a novas tarefas.

Uma olhada em como as leis de escalabilidade influenciam a eficiência e a precisão das redes neurais.

Um estudo sobre regressão por kernel abordando overfitting e comportamentos da função kernel.

Saiba como o MTFA reduz as dimensões dos dados para ter insights mais claros.

BLO-SAM melhora a segmentação semântica com otimização em dois níveis e menos input manual.

Esse artigo explora como os algoritmos de aprendizado de máquina aprendem e aplicam conhecimento a novos dados.

Apresentando uma forma de estimar o aprendizado de CNN sem dados de validação.

Um novo método melhora a divisão de dados para aprendizado profundo na análise biológica.

Novos métodos melhoram a eficiência e a precisão na construção de árvores.

Novos métodos pra estimar processos de eventos aleatórios com dados limitados.

Usar amostras difíceis na validação melhora a generalização do modelo de aprendizado de máquina.

Esse artigo fala sobre um novo método pra melhorar as Máquinas de Aprendizado Extremo em várias aplicações.

Nova abordagem melhora a análise da resposta cerebral para melhores aplicações de BCI.

Um novo método mostra que o aprendizado variacional pode se destacar no treino de modelos complexos.

Descubra um novo método para restauração de imagens usando reconstrução autoguiada.