Informática - Computación Neuronal y Evolutiva

Los chips neuromórficos mejoran la toma de decisiones en robots, optimizando la velocidad y la eficiencia energética.

Las GCUs conectan modelos de aprendizaje automático con funciones neuronales biológicas para mejorar la eficiencia y la interpretación.

Esta investigación habla sobre los beneficios de los Agentes Evolutivos en la computación distribuida.

Aprende cómo el benchmarking explicable mejora la comprensión de los algoritmos de optimización.

Descubre el mundo eficiente en energía de las Redes Neuronales de Picos y sus métodos de aprendizaje únicos.

La investigación resalta la importancia de las interacciones neuronales en la percepción sensorial.

Este estudio examina cómo añadir recurrencia a los Transformers para mejorar su rendimiento en tareas de aprendizaje automático.

Un enfoque fresco para la programación de trabajos con recursos limitados usando técnicas de programación genética.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia de evaluación en la resolución de problemas computacionales usando conocimientos filogenéticos.

Explorando cómo los MRR están transformando la computación para tareas de aprendizaje profundo.

Esta investigación examina las vulnerabilidades en las SNN combinadas con técnicas de aprendizaje federado.

Un nuevo algoritmo mejora la optimización multiobjetivo con soluciones eficientes y bien distribuidas.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia energética y el rendimiento de las redes neuronales de picos.

Un estudio identifica los lugares ideales para estaciones de bicicletas en Málaga para promover el ciclismo.

Un nuevo operador mejora la calidad de solución en problemas de optimización.

Una mirada al algoritmo genético híbrido NK para mejorar soluciones de agrupamiento.

Este artículo examina cómo las redes neuronales gestionan recursos para tareas complejas.

Un nuevo método para búsquedas de programas de aprendizaje automático más rápidas y mejores.

Un estudio sobre cómo los ajustes de parámetros pueden mejorar el rendimiento del algoritmo.

FTG ofrece una nueva perspectiva para mejorar las tareas de regresión simbólica.

SAIS mejora la optimización a través de relaciones simbióticas biológicas en la inteligencia artificial.

Este artículo arroja luz sobre los genotipos y fenotipos en la programación genética.

Un nuevo enfoque para estudiar las complejidades de las redes neuronales.

Una mirada a cómo las representaciones de NN imitan el procesamiento de la memoria humana.

Este artículo habla sobre los desafíos del aprendizaje continuo y posibles soluciones en el aprendizaje automático.

Un nuevo enfoque de diseño lógico mejora la velocidad y reduce el consumo de energía en redes neuronales.

La investigación revela complejidades en el diseño y los métodos de control de robots blandos.

Un nuevo método mejora la selección de características en conjuntos de datos de alta dimensión de manera efectiva.

Un nuevo enfoque mejora las predicciones de oxígeno disuelto en los ecosistemas lacustres.

Este artículo habla sobre cómo las olas viajeras pueden cambiar los sistemas de memoria de la IA.

Este artículo habla sobre problemas con los algoritmos de detección de gas y posibles mejoras.

Nuevos métodos buscan mejorar la claridad de los modelos en aplicaciones de aprendizaje automático.

Una manera más sencilla de predecir patrones complejos usando la dinámica de fluidos.

RV-GOMEA mejora la resolución de problemas a través del aprendizaje adaptativo y evaluaciones eficientes.

Un nuevo enfoque mejora las predicciones del crecimiento de tumores de paraganglioma para una mejor atención al paciente.

Una mirada al Mapa Auto-Organizado Contínuo y sus capacidades de aprendizaje.

Un nuevo método mejora el aprendizaje de redes bayesianas al mejorar la categorización de datos.

Un nuevo método mejora cómo los robots entienden su entorno para navegar mejor.

Los estudios destacan muestras de élite para un entrenamiento de modelos de IA más ecológico.

Un enfoque nuevo ayuda a la IA a mantener el conocimiento mientras aprende tareas nuevas.