Computerwissenschaften - Neuronales und evolutionäres Rechnen

Die Möglichkeiten und Herausforderungen von optischen neuronalen Netzwerken, die Licht für die Berechnung nutzen, erkunden.

Ein bahnbrechender Ansatz zur Ausbildung von neuronalen Netzwerken ohne Gradienten.

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Optische Computer nutzen Licht, um schnellere Verarbeitung und Energieeffizienz zu bieten.

Eine neue Methode verbessert die Leistung der Mehrklassenklassifikation mit ECOC und NEAT.

Neue Methoden optimieren tiefe neuronale Netzwerke für bessere Leistung in der realen Welt.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz, indem sie PINNs in SNNs für wissenschaftliche Anwendungen umwandelt.

SPAIC verwandelt analoge Signale in Spike-Signale für verbessertes Edge-Computing.

Ein Blick auf diskrete neuronale Netze und ihre einzigartigen Trainingsmethoden.

Ein neues Modell verbessert die Risikobewertung und Behandlungsvorschläge bei koronaren Herzkrankheiten.

Ein neues Framework soll die Genauigkeit von Zeitabschätzungen bei Berechnungen in evolutionären Algorithmen verbessern.

Diese Studie präsentiert ein neues Modell für die Gedächtnisbildung in neuronalen Netzen.

Neue Algorithmen verbessern die Gedächtnisabruf in Hopfield-Netzwerken für bessere Leistung.

Neue Strategien verbessern das Lernen von neuronalen Netzwerken unter realen Bedingungen.

Dieser Artikel untersucht GANs zur Erstellung stabiler Angry Birds-Strukturen.

Neuronale ODEs verbinden neuronale Netzwerke mit dynamischen Systemen für fortgeschrittenes Lernen.

In diesem Paper geht's um Methoden zur Fitnessschätzung in genetischen Algorithmen mithilfe von maschinellem Lernen.

Die Möglichkeiten und Herausforderungen von optischen neuronalen Netzwerken in der Computertechnik erkunden.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz der Jobplanung mit tiefen Verstärkungslern-Techniken.

Die Erforschung des relationalen Engpasses und seine Rolle beim Verständnis abstrakter Konzepte.

Lern, wie Datenanordnungen die Leistung beeinflussen und welche Rolle evolutionäre Algorithmen dabei spielen.

Racing-CVGP verbessert die Effizienz der symbolischen Regression beim Entdecken von mathematischen Gleichungen.

V-Nets bieten eine neue Perspektive auf die Effizienz und Leistung von Deep Learning.

Dieser Artikel untersucht den Zusammenhang zwischen Deep Learning und Renormierungsgruppenmethoden anhand des Ising-Modells.

Eine Studie über das Parallelisieren von neuronalen Netzwerken mit der Programmiersprache Go.

Astrozyten verbessern die Leistung und Fehlertoleranz von spiking neuronalen Netzen.

Untersuchen, wie Roboterschwärme Hindernisse in unvorhersehbaren Umgebungen meistern.

Forschung beschäftigt sich damit, wie KI Fairness und Moral in Sprache interpretiert.

Diese Studie automatisiert die Klassifizierung von wissenschaftlichen Texten mit den passenden Ontologien.

Ein neuer Ansatz, um tiefe neuronale Netzwerke auf ressourcenlimitierten Geräten zu optimieren.

Ein neues Modell verbessert die Vorhersagen für magnetische Hysterese in Materialien.

Eine neue Methode verbessert die Merkmalsauswahl, indem sie Schattenmerkmale mit Rauschen verändert.

Ein neuer Ansatz mit Community-Assembly-Grafen, um Lexikase-Selektion in der genetischen Programmierung zu untersuchen.

Ein neuer Ansatz verbessert Deep-Learning-Modelle für einen effizienten Einsatz in tragbarer Technologie.

Hyperbolische neuronale Netzwerke verbessern die Baumstruktur-Darstellung in der Datenwissenschaft.

dNEAT bietet eine neue Möglichkeit, komplexe Systeme effektiv zu modellieren.

Neue Methoden integrieren nicht bewertete Lösungen in Optimierungsalgorithmen für bessere Effizienz.

Dieser Artikel erklärt, wie man neuronale Netzwerke zur Szenenerkennung in Filmen und Shows verwendet.

Ein neues Modell ahmt Gehirnprozesse nach, um die Bildanalyse zu verbessern.

Diese Studie verbessert die Empfindlichkeit von RF-Biosensoren mit fortschrittlichen Optimierungstechniken.