Computerwissenschaften - Neuronales und evolutionäres Rechnen

Untersuche, wie Zyklus-Konsistenz und Sprachmodelle die Qualität der maschinellen Übersetzung verbessern.

Die HeLU-Aktivierungsfunktion löst die Einschränkungen von ReLU für Deep-Learning-Modelle.

Erfahre, wie Roboter durch biologische Inspiration Teamarbeit und Effizienz verbessern.

NSGA-II hat Probleme mit mehreren Zielen, was die Optimierungsleistung beeinträchtigt.

Entdecke, wie künstliche Agenten lernen, einander zu helfen und Empathie zu zeigen.

Forscher untersuchen Mückenlarven, um fortschrittliche Roboter-Schwimmer zu entwickeln.

Eine neue Methode beschleunigt die KI-Verarbeitung, ohne die Genauigkeit zu verlieren.

Ein vereinfachter Überblick über Deep Learning durch tiefe lineare Netzwerke.

Erforschen von speichersparenden Methoden zum Trainieren grosser Machine-Learning-Modelle.

Eine neue Methode vereinfacht das Training für energieeffiziente spiking neuronale Netzwerke.

Untersuchen, wie Tiere sich gegenseitig durch Verwandtenselektion helfen.

Entdecke, wie Liquid State Machines das maschinelle Lernen durch innovative Techniken verbessern.

xIELU bietet eine vielversprechende Alternative zu traditionellen Aktivierungsfunktionen im Deep Learning.

Spike Talk verbessert die Kommunikation im Stromnetz für mehr Effizienz und Widerstandsfähigkeit.

Ein Blick auf die Komplexität, neuronale Netzwerke effektiv zu trainieren.

STREAM verbessert, wie Maschinen verstreute geometrische Daten verarbeiten, um ein besseres Verständnis zu bekommen.

Forschung verbessert die Effizienz von Drohnen und die Entscheidungsfindung mit neuromorphen Systemen.

Die Einführung von zeitlichen Sprüngen in SNNs verbessert die Effizienz und Genauigkeit deutlich.

Entdecke, wie die zonale Architektur die Automobilbranche mit besserer Effizienz verändert.

Erforschen, wie die Intelligenz der Natur zukünftige KI-Systeme beeinflusst.

Ein frischer Blick auf KI durch Vielfalt und Qualität.

Ein Blick darauf, wie Optimierer die Leistung des Variational Quantum Eigensolvers verbessern.

Entdecke, wie das Neuanordnen von Bildfliesen einzigartige Kunstwerke erschaffen kann.

Lerne, wie die erwartete Unterraumverbesserung die Testeffizienz steigert.

Ein einfacher Leitfaden für Multi-Objektiv-Optimierung und ihre Anwendungen in der echten Welt.

STAR automatisiert den Aufbau von KI-Modellen für smartere und schnellere Ergebnisse.

KANs meistern komplexe Datenprobleme mit weniger Ressourcen und innovativen Designs.

FabuLight-ASD verbessert die Sprechererkennung, indem es Audio-, Video- und Körperbewegungsdaten kombiniert.

Neues Tool SKAD verbessert die frühe Diagnose von Demenz und Alzheimer.

Lern, wie der Noise Adaptor spiking neuronale Netze unter lauten Bedingungen verbessert.

Die Kombination von TDA und CNNs verbessert die Bild erkennung, indem sie verschiedene Daten nutzt.

Entdecke, wie Maschinen Aufgaben kombinieren und aus Erfahrungen lernen.

Wafer2Spike verbessert die Chipproduktion durch effiziente Wafer-Kartenanalyse.

Lern, wie spiking neuronale Netzwerke die Funktionen des Gehirns nachahmen für fortgeschrittenes Rechnen.

Der Plastic Arbor hilft Forschern, synaptische Plastizität und Neurondynamik zu untersuchen.

PlanCritic vereinfacht komplexe Planungsaufgaben mit benutzerfreundlichem Feedback.

Neue Methoden verbessern die Unsicherheitsabschätzung in spiking neuronalen Netzwerken.

Einführung eines Sicherheitsfilterrahmens für effektive Grenzkontrolle in dynamischen Systemen.

Entdeck, wie SNNs und ReRAM effiziente KI-Systeme formen.

Entdecke, wie KI-Modelle in Echtzeit lernen und sich durch In-Context Learning anpassen.