Neuste Artikel für Aktivierungsfunktionen

Ein tiefer Blick auf die Eigenschaften und das Training von zweilagigen neuronalen Netzwerken.

Ein Blick darauf, wie man neuronale Netzwerke durch Optimierung und Trainingstechniken verbessern kann.

Die Rolle von hyperkomplexwertigen neuronalen Netzwerken in modernen Anwendungen erkunden.

Forschung zeigt neue Erkenntnisse über die minimale Breite für effektive neuronale Netzwerke.

Diese Studie zeigt wichtige Faktoren, die das Training und die Leistung von neuronalen Netzwerken beeinflussen.

Erforsche, wie die Hessian die Leistung von Machine Learning Modellen und die Trainingsstrategien beeinflusst.

Eine neue Methode zur Bewertung der Zuverlässigkeit von Deep-Learning-Modellen anhand von Datenvoraussetzungen.

Ein neuer Ansatz für Deep Learning, der Effizienz und Stabilität verbessert.

ApiQ für besseres Fein-Tuning und Quantisierung von grossen Sprachmodellen.

Dieser Artikel behandelt Methoden zur Verbesserung der Stichprobeneffizienz in Bayesschen neuronalen Netzen.

Diese Studie stellt ein neuronales Netzwerk vor, das entwickelt wurde, um periodische Systeme zu verstehen.

Diese Studie untersucht adaptive Aktivierungsfunktionen für bessere Modellleistung in Szenarien mit wenig Daten.

Eine Übersicht über die Speicherkapazität in breiten baumartigen Ausschussmaschinen und ihre Auswirkungen.

Untersuchen, wie neuronale Netze einfachere Funktionen über komplexe Muster priorisieren.

In diesem Papier geht's um die Kosten und Verbesserungen von Niedrigpräzisions-Neuronalen Netzwerken.

Forschung zeigt, dass KI vielversprechend ist, um Vorhersagen über den Flüssigkeitsfluss zu verbessern.

Lern, wie PINNs maschinelles Lernen und Physik kombinieren, um komplexe Probleme zu lösen.

Dieser Artikel untersucht, wie neuronale Netzwerke das Schallverhalten in Kanälen vorhersagen.

Untersuchen, wie faules Training die Leistung und Lern-Dynamik von neuronalen Netzwerken beeinflusst.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit der Bildklassifizierung, indem sie sich auf den Kontext konzentriert.

Eine neue Methode sorgt für eine zuverlässige Bildwiederherstellung, indem monotone neuronale Netzwerke trainiert werden.

Kolmogorov-Arnold-Netzwerke bieten innovative Lösungen für Datenanalyse und Lernen.

Diese Studie hebt die Bedeutung des Neural Tangent Kernels beim Trainieren von neuronalen Netzen hervor.

Entdecke, wie MetaMixer die Effizienz und Anpassungsfähigkeit von Modellen verwandelt.

Dieser Artikel untersucht Verbesserungen bei spärlichen Autoencodern und deren Einfluss auf das Sprachverständnis.

Analysieren und Minimieren von Diskretisierungsfehlern in Fourier Neural Operators für bessere Vorhersagen.

Ein Blick darauf, wie äquivariante Netzwerke Eingaben effektiv unterscheiden.

Eine Studie zur Verbesserung des Trainings von neuronalen Netzen mit nicht-differenzierbaren Aktivierungsfunktionen.

Analyse, wie Lärm die Effizienz von Verkehrssystemen beeinflusst.

Eine Analyse von RNN-TPPs und deren Einfluss auf die Genauigkeit der Ereignisvorhersage.

SineKAN bietet verbesserte Geschwindigkeit und Leistung durch die Verwendung von Sinusfunktionen in neuronalen Netzwerken.

Ein klarer Blick darauf, wie neuronale Netze funktionieren und ihre Bedeutung in der Datenrepräsentation.

DropKAN verbessert die Leistung von KANs, indem es Probleme mit Dropout angeht.

PSVAE bietet eine schnellere Methode zur Erstellung von hochwertigen synthetischen Tabellendaten.

Entdecke, wie Deep Learning Ökonomen hilft, komplexe Daten zu analysieren.

Ein Blick auf die Stärken und Schwächen von KANs und MLPs im maschinellen Lernen.

Ein Leitfaden, wie CNNs die Bildverarbeitung und -erkennung verbessern.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung von neuronalen Netzwerken mithilfe von graduierten Vektorräumen.

CAReLU verbessert das Lernen, indem es positive und negative Werte in Deep-Learning-Modellen ausbalanciert.

Durchschnittsbildung verbessert die Leistung und Stabilität von KANs bei maschinellen Lernaufgaben.