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Explorando KANs como un nuevo enfoque para modelos de aprendizaje por refuerzo eficientes.

Un estudio sobre la efectividad de KAN en comparación con métodos tradicionales en el análisis de series de tiempo.

FourierKAN ofrece una nueva forma de mejorar la precisión y eficiencia en la clasificación de textos.

UKAN mejora la eficiencia y precisión de la IA para tareas de datos complejas.

Un nuevo modelo mejora la precisión para predecir las ubicaciones de las erupciones solares.

CrossGR mejora las recomendaciones de productos en diferentes mercados usando tecnología de gráficos innovadora.

Descubre cómo los KANs ofrecen una alternativa eficiente a las redes neuronales tradicionales.

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

Un nuevo método mejora las predicciones en el aprendizaje automático usando modelos especializados.

Un marco que usa MLP y SVM identifica malware en Android de manera efectiva.

Este artículo explora cómo la física estadística ayuda a entender el aprendizaje de las redes neuronales.

MLP-GaP predice rápido las propiedades de las galaxias a partir de grandes conjuntos de datos.

QuWeiT transforma la eficiencia de la IA al reducir el consumo de energía sin sacrificar el rendimiento.

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

Combinando tecnología y métodos para mejorar la detección de enfermedades en la endoscopia por cápsula.

NumGrad-Pull reconstruye superficies de nubes de puntos 3D de manera eficiente y con más detalle.

MDiFF ofrece una manera más inteligente de predecir las ventas de moda y reducir el desperdicio.

OP-LoRA mejora los modelos de IA para tareas específicas, aumentando la eficiencia y el rendimiento.

Un nuevo método mejora cómo las computadoras interpretan el texto usando aprendizaje basado en eventos.

KKANs traen métodos nuevos para enfrentar desafíos científicos complejos de manera efectiva.

Modelos innovadores inspirados en la biología reconfiguran la predicción del tráfico de red eficiente en energía.

Presentamos ERGNN, un nuevo método que mejora las redes neuronales de grafos con filtros racionales.