Últimos artículos para Red Neuronal

Un nuevo método mejora el entrenamiento de redes neuronales usando un enfoque de optimización híbrido.

La PET de tres gamma mejora la detección del cáncer gracias a una sensibilidad y calidad de imagen mejoradas.

Este artículo habla sobre cómo usar el aprendizaje automático para resolver problemas de física que implican ecuaciones diferenciales.

Nuevo método mejora la detección de curvas en imágenes médicas para un mejor diagnóstico.

Explorando cómo se comportan los sistemas caóticos y su impacto en la irreversibilidad en diferentes áreas.

Un nuevo método utiliza simetrías en redes neuronales para mejorar las predicciones de sistemas cuánticos.

Un enfoque novedoso para estudiar la polarización del CMB y las ondas gravitacionales usando redes neuronales.

Explorando el impacto de ataques adversariales en la explicabilidad del aprendizaje profundo.

Explorando nuevos métodos en compresión de audio para mejorar la calidad del sonido.

La investigación se centra en las características de las plantas utilizando técnicas avanzadas de imagen y aprendizaje automático.

La computación neuromórfica imita la función del cerebro para un procesamiento eficiente en dispositivos modernos.

Un método para modelar sistemas dinámicos con mejor eficiencia.

La investigación explora la creación de imágenes de MRI de senos virtuales sin el uso de tinte de contraste.

Un nuevo método simplifica la resolución de ecuaciones diferenciales parciales parabólicas.

Un método para predecir los requerimientos de FPGA para redes neuronales antes de construirlas.

Nuevas técnicas de compresión mejoran el manejo de datos en vehículos autónomos.

Una mirada a cómo el aprendizaje automático y la física se están juntando.

RINO ofrece un nuevo enfoque para resolver ecuaciones diferenciales parciales de manera eficiente.

Un nuevo método que usa redes neuronales mejora los cálculos de propiedades atómicas.

Un nuevo enfoque simplifica la estimación de parámetros en modelos que no tienen funciones de verosimilitud claras.

Este estudio explora el aprendizaje automático informado por la física para mejorar las predicciones del proceso de flotación de oro.

Los científicos combinan modelos tradicionales y aprendizaje profundo para predecir el grosor del hielo en Groenlandia.

El ruido puede mejorar el rendimiento de las redes neuronales en ciertas condiciones.

El nuevo método Hound mejora la protección contra ataques de canal lateral.

Un nuevo método mejora la precisión y la velocidad en la calibración de modelos de columna usando aprendizaje automático.

Los científicos estudian objetos potenciados usando tecnología avanzada y aprendizaje automático en el LHC.

Un estudio mejora la forma en que los robots manejan telas arrugadas al analizar el comportamiento humano.

Explora las redes neuronales, sus estructuras y aplicaciones prácticas en varios campos.

Aprende cómo los métodos basados en datos mejoran la toma de decisiones a través de expectativas condicionales.

Un nuevo método combina técnicas tradicionales con aprendizaje automático para mejorar la optimización del flujo de energía.

Investigadores desarrollan redes neuronales para mejorar las previsiones del tamaño de los terremotos.

Este estudio se centra en etiquetar símbolos musicales en los manuscritos del Archivo Ricordi.

Combinar redes neuronales con MPC mejora la eficiencia en sistemas de control complejos.

El aprendizaje automático mejora la velocidad y precisión en la detección de ondas gravitacionales.

Este estudio examina cómo el cambio de lenguaje afecta a los clasificadores de texto.

Métodos innovadores combinan redes neuronales y teoría de grafos para resolver el Cubo de Rubik.

Un nuevo modelo de red neuronal mejora las predicciones para escenarios de combustión turbulenta.

Un nuevo método mejora la verificación de seguridad de redes neuronales en sistemas críticos.

Nuevas funciones de activación mejoran las redes neuronales para resolver ecuaciones complejas.

Usando redes neuronales para mejorar la toma de decisiones en contextos basados en preferencias.