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Novo método aumenta a confiabilidade das DNNs contra pequenos deslocamentos de imagem.

Um método que melhora as tarefas de segmentação com requisitos mínimos de treinamento.

Um novo método melhora a precisão na classificação de ambientes internos usando recursos avançados.

Um novo método usando deep learning enfrenta falhas em cascata em redes complexas.

Novos modelos têm como objetivo melhorar a segurança e a eficiência na energia de fusão.

Novo modelo melhora a análise de vídeo em tempo real com uma amplificação de movimento eficaz.

Um novo framework melhora a confiabilidade e a estimativa de incerteza na segmentação de imagens médicas.

Novo modelo melhora a precisão na detecção de tumores mediastinais usando aprendizado semi-supervisionado.

Usando caixas pseudo barulhentas pra uma escolha de modelo melhor na localização de objetos com supervisão fraca.

Melhorando imagens de rosto enquanto mantém a identidade da pessoa intacta.

Um novo método identifica rapidamente características em imagens lunares sem precisar de muita intervenção humana.

DPN melhora a previsão da taxa de cliques através da modelagem do comportamento dos usuários.

Comparando o AMD/Xilinx Versal ACAP e o Intel Stratix 10 NX em tarefas de deep learning.

Um método pra otimizar modelos mantendo a arquitetura deles em sigilo.

Uma nova abordagem melhora a segmentação em imagens médicas sem a necessidade de rótulos detalhados.

Novo método melhora a reconstrução de imagens usando mudanças de perspectiva.

Uma nova abordagem pra melhorar a detecção acústica sem comprometer a qualidade do áudio.

O EncodeNet melhora a precisão das DNNs sem aumentar o tamanho do modelo.

Apresentando os UGEs, um jeito novo de manter os dados seguros e utilizáveis.

Uma abordagem nova melhora a remoção de ruído usando uma função de perda com restrição de traço.

Explorando novas maneiras de melhorar a representação da incerteza em deep learning.

Aprenda a melhorar o desempenho da multiplicação de matrizes para deep learning no Versal ACAP.

Raciocínio contrafactual ajuda a entender as vulnerabilidades no código.

O novo modelo emoDARTS melhora a precisão em reconhecer emoções na fala usando aprendizado profundo.

Este estudo explora o impacto de clones de código em frameworks de deep learning e na qualidade do software.

A SynCellFactory gera vídeos de células sintéticas pra melhorar os dados de treino e facilitar o rastreamento.

Novo modelo melhora a estimativa de profundidade usando dados de câmera de eventos através de algoritmos eficientes.

Um novo método melhora o poder preditivo ao transformar dados tabulares em imagens.

O RSTAR-Net reduz artefatos de streak em imagens de câncer de pulmão, melhorando a precisão do tratamento.

Uma visão geral dos métodos de teste para bibliotecas de aprendizado profundo e sua importância.

Llip melhora como as imagens são combinadas com diferentes descrições textuais.

O SGD-PH combina métodos de primeira e segunda ordem pra ter um desempenho melhor no treinamento do modelo.

Descubra a GRAWA, um método que melhora o treinamento distribuído para modelos de deep learning.

Novas técnicas reduzem o acesso à memória e aumentam o desempenho em modelos de aprendizado profundo.

Uma nova abordagem pra melhorar modelos de deep learning contra ataques adversariais.

Novas técnicas melhoram o desempenho do modelo contra mudanças nos dados usando funções de perda não convexas.

Explora a ascensão e a eficiência dos Transformers de Visão no processamento de imagem.

Descubra um novo método para busca eficiente de arquitetura neural através de avaliações baseadas em grafo.

Explorando neurônios especializados projetados pra tarefas específicas em redes artificiais.

Esse artigo fala sobre os desafios de segurança dos modelos de deep learning e as estratégias de defesa.