Artigos mais recentes para Aprendizado Profundo

MambaJSCC integra técnicas de codificação pra melhorar a comunicação de imagem sem fio.

Um novo método melhora a eficiência de modelos de computador sem perder desempenho.

Apresentando o MG-Net, uma estrutura pra melhorar técnicas de otimização quântica usando deep learning.

Um novo método melhora a precisão na detecção em imagens médicas.

Esse estudo foca em melhorar a qualidade da imagem através de métodos de restauração de dados RAW.

Novo método melhora a correspondência de imagens de vários espectros de câmera.

Este artigo fala sobre como melhorar as previsões de computador em vídeos endireitando sequências de imagens.

Explore métodos locais de aprendizagem que estão transformando o treinamento de redes neurais.

Apresentando um jeito de melhorar a privacidade sem perder a precisão do modelo.

Explorando uma nova maneira de melhorar a segmentação semântica usando princípios de compressão.

Uma nova abordagem melhora a eficácia do deep learning na resolução de PDEs.

Pesquisas mostram como o aprendizado de características melhora a performance das redes neurais de forma eficaz.

Um olhar sobre como diferentes representações em IA melhoram a compreensão.

Uma olhada em como as CNNs interpretam imagens e suas características.

SimCLR melhora o treinamento de modelos usando dados não rotulados em tarefas de visão.

Aprenda como a segmentação de superpixels facilita a análise de imagens para máquinas.

Saiba como o Poda de Estado Adaptativa por Camada melhora modelos de aprendizado profundo.

Combinar dados RGB e de profundidade melhora o reconhecimento de peças na manufatura.

Entender como os modelos de aprendizado profundo lidam com a incerteza é super importante pra fazer previsões precisas.

Esse artigo fala sobre o papel das perdas substitutas na resolução de problemas complexos de aprendizagem de máquina.

O Trap-MID oferece uma maneira esperta de proteger dados de hackers.

NeuralDEM acelera a simulação de partículas usando deep learning pra ter resultados de engenharia melhores.

Uma olhada na fusão de modelos ponderados e seu impacto no desempenho de aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem melhora a compreensão das interações entre neurônios e seu papel no comportamento do cérebro.

Descubra como a matriz Gauss-Newton melhora a eficiência do treinamento de redes neurais.

Esse estudo destaca a importância das ativações de nível intermediário em modelos de IA.

AE-DENet melhora a comunicação de dados com métodos avançados de estimativa de canal.

Um novo método simplifica o corte de modelos de aprendizado profundo usando princípios da física.

A estrutura ASiM melhora a precisão em tecnologias de deep learning energeticamente eficientes.

Dados ruins podem fazer com que o desempenho do modelo seja ruim em aplicações de deep learning.

A Milabench oferece benchmarks personalizados pra melhorar as avaliações de desempenho da IA.

TP-UNet melhora a segmentação de imagens médicas usando informações temporais.

xIELU oferece uma alternativa promissora às funções de ativação tradicionais em deep learning.

Cientistas usam aprendizado profundo pra prever os resultados de colisões de íons pesados.

Novo método melhora a segurança do deep learning com impressões digitais neurais aleatórias.

Descubra como o EAST otimiza redes neurais profundas por meio de métodos de poda eficazes.

GCA-HNG melhora o treinamento de modelos criando amostras negativas desafiadoras.

Analisando como o hardware e a comunicação impactam a eficiência do deep learning.

Saiba como a poda de camadas melhora a eficiência e o desempenho do modelo.

Usando deep learning pra imitar o charme do filme Cinestill 800T em imagens digitais.