Explore la conversion analogique-numérique, l'optimisation du signal neuronal, les architectures multicanaux et les techniques de compression sur puce en neuroingénierie.
Explore la compression du modèle de deuxième ordre pour les réseaux neuronaux profonds massifs, montrant les techniques de compression et leur impact sur la précision du modèle.
Explore les principes de compression d'images, en se concentrant sur JPEG 2000, couvrant le codage basé sur la transformation, la quantification, le codage entropie, la région d'intérêt, la résilience aux erreurs et les implémentations logicielles.
Explore la compression d'image à travers diverses approches telles que la compression de pixel et de niveau de bloc, Discret Cosine Transform, quantification et codage entropie.
Explore l'encodage MP3, en mettant l'accent sur la réduction des bits par compression perdue et en utilisant des modèles psycho-acoustiques pour un filtrage et une quantification efficaces.
Explore les avantages prouvables d'une surparamétrie dans la compression des modèles, en mettant l'accent sur l'efficacité des réseaux neuronaux profonds et sur l'importance du recyclage pour améliorer les performances.
Couvre les modèles de séquence à séquence, leur architecture, leurs applications et le rôle des mécanismes d'attention dans l'amélioration des performances.
Explore les standards de compression d'images JPEG XS et JPEG XL de pointe, en mettant l'accent sur leur efficacité et leur polyvalence dans diverses applications.
Explore la détection de compression pour les signaux neuronaux, en mettant l'accent sur la réduction des données et la reconstruction efficace des signaux.
Couvre l'analyse des composantes principales pour la réduction de dimensionnalité, en explorant ses applications, ses limites et l'importance de choisir les composantes appropriées.
Se penche sur la formation et les applications des modèles Vision-Language-Action, en mettant l'accent sur le rôle des grands modèles linguistiques dans le contrôle robotique et le transfert des connaissances web. Les résultats des expériences et les orientations futures de la recherche sont mis en évidence.
Explore l'algorithme Shannon-Fano pour une compression efficace des données et ses applications dans les techniques de compression sans perte et avec perte.
Explore l'apprentissage profond pour la PNL, en couvrant les insertions de mots, les représentations contextuelles, les techniques d'apprentissage et les défis tels que les gradients de disparition et les considérations éthiques.
