Artigos mais recentes para Transformador

Explorando as novidades em sistemas de reconhecimento de gestos e suas aplicações.

Novo método melhora a capacidade dos transformers de processar sequências longas com precisão.

Esse método usa dados de áudio e vídeo pra resumir vídeos de forma eficaz.

Um novo modelo melhora a segmentação de documentos usando técnicas avançadas de transformers.

A pesquisa foca em modelos eficientes para reconhecimento de palavras-chave usando redes ajustáveis.

Novo método melhora o diagnóstico de câncer ao considerar o contexto do tecido.

Combinando CNNs e transformers pra imagens estéreo mais nítidas.

Um novo modelo baseado em transformers melhora a precisão da odometria visual monocular.

PT-* melhora o processamento de linguagem para falantes de português, aumentando as capacidades da IA.

Uma nova ferramenta de IA melhora a automação da programação paralela usando pragmas do OpenMP.

Esse estudo compara métodos pra avaliar a dificuldade das questões de prova usando técnicas de PNL.

Novo modelo de aprendizado profundo melhora a detecção de exoplanetas através da análise de curvas de luz.

A pesquisa foca em reconhecer a linguagem metafórica em flores e plantas.

Analisando o desempenho da recuperação generativa em grandes conjuntos de dados de documentos.

Um novo método melhora o NER baseado em dicionário para textos biomédicos.

Este artigo fala sobre o papel das redes feed-forward nos modelos de transformer.

O CIT-EmotionNet melhora a detecção de emoções com uma análise inovadora dos sinais de EEG.

Pesquisas mostram como é importante a consistência de representação em modelos de PLN.

Esse artigo analisa como os transformers aprendem funções recursivas em tarefas de programação.

Um novo método melhora o uso de recursos em modelos de geração de texto.

Uma nova abordagem melhora o processamento do sinal de ECG usando técnicas de aprendizado auto-supervisionado.

Robôs aprendem tarefas complexas mais rápido usando imitação e técnicas de planejamento avançadas.

Um novo método pretende melhorar a precisão da localização de objetos na análise de vídeo.

O FactFormer melhora a simulação de sistemas físicos complexos usando mecanismos de atenção inovadores.

Analisando como dados de imagem podem melhorar as previsões do comportamento de pedestres.

Um novo método melhora a eficiência dos modelos de previsão através de esparsidade adaptativa.

Um estudo sobre como CoT melhora o aprendizado em perceptrons de múltiplas camadas.

Analisando como os transformers aprendem a entender hierarquias de linguagem com treinamento prolongado.

Este estudo apresenta métricas inovadoras para avaliar RNNs e transformadores sem precisar treinar.

O LAIT melhora os modelos Transformer reduzindo os custos de computação enquanto mantém o desempenho.

Um novo método pra entender melhor dados de nuvens de pontos 3D usando transformers.

Um novo modelo melhora a eficiência e a precisão do reconhecimento de fala.

Uma nova abordagem pra reduzir o oversmoothing em transformers e GNNs.

Analisando diferentes modelos para prever a posição de torres de celular usando imagens.

Novo método melhora a capacidade dos Transformers de lidar com comprimentos de sequência variados de forma eficiente.

A DeepStay usa aprendizado supervisionado fraco pra melhorar a identificação das regiões de estadia.

Um jeito de entender melhor a sensação financeira usando técnicas avançadas.

O FlowFormer usa transformers pra melhorar a análise de movimento em vídeos.

Um novo modelo combina Transformers e Modelos de Espaço de Estados pra melhorar o processamento de linguagem.

Uma visão geral dos métodos de segmentação de imagens de alimentos e sua importância para a nutrição.