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SineKAN ofrece mejor velocidad y rendimiento usando funciones seno en redes neuronales.

Una mirada clara de cómo funcionan las redes neuronales y su importancia en la representación de datos.

DropKAN mejora el rendimiento de KANs al abordar los problemas de Dropout.

PSVAE ofrece un método más rápido para crear datos tabulares sintéticos de alta calidad.

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Una guía de cómo las CNN mejoran el procesamiento y reconocimiento de imágenes.

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CAReLU mejora el aprendizaje al equilibrar valores positivos y negativos en modelos de aprendizaje profundo.

Promediar mejora el rendimiento y la estabilidad de las KAN en tareas de aprendizaje automático.

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Explorando la relación entre redes neuronales y modelos de espín durante el entrenamiento.

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Analizando el impacto de los componentes basados en cuaterniones en el rendimiento de la clasificación de imágenes.

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Un nuevo enfoque mejora la representación de imágenes y formas usando una función de activación que se puede aprender.

KAT mejora el aprendizaje profundo usando KANs avanzados para reemplazar MLPs.

Un método para mejorar los modelos de aprendizaje automático que manejan datos corruptos.

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Los modelos de lenguaje pequeños están cambiando cómo funciona la tecnología en los dispositivos cotidianos.

Este artículo examina MLPs y KANs en entornos con pocos datos.

Las funciones de Zorro ofrecen soluciones fluidas para mejorar el rendimiento de redes neuronales.

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Los KANs ofrecen flexibilidad y eficiencia en el aprendizaje automático en comparación con los MLPs.

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La función de activación HeLU resuelve las limitaciones de ReLU para los modelos de aprendizaje profundo.

Explorando la esparsidad de activación para mejorar la eficiencia del modelo de lenguaje.

xIELU ofrece una alternativa prometedora a las funciones de activación tradicionales en el aprendizaje profundo.