Informática - Computación Neuronal y Evolutiva

Un nuevo enfoque de IA busca mejorar la velocidad y eficiencia en la generación de imágenes y videos.

Descubre cómo la computación neuromórfica mejora la comunicación en microredes.

Esta investigación identifica nuevos optimizadores prometedores para modelos de deep learning.

Este estudio evalúa modelos sustitutos para eficiencia y precisión en tareas de optimización.

Explora cómo reglas básicas pueden ayudar a los agentes a navegar laberintos con información mínima.

Esta investigación destaca el papel del cruce y la diversidad en los algoritmos evolutivos.

Un nuevo método combina algoritmos para enfrentar desafíos de optimización multiobjetivo.

La investigación mejora la eficiencia y precisión en la toma de decisiones en redes neuronales de picos.

Un nuevo marco mejora el rendimiento del modelo utilizando retrasos sinápticos en sistemas neuromórficos.

Un nuevo enfoque mejora la eficiencia para resolver problemas complejos y entrelazados.

Este estudio resalta el papel de la diversidad en los algoritmos evolutivos para problemas de emparejamiento.

Explora los beneficios y desafíos de la optimización multiobjetivo usando NSGA-III.

Este artículo examina cómo la diversidad influye en la eficiencia de los algoritmos genéticos, especialmente en el problema de LeadingOnes.

Un nuevo método busca reducir el sesgo en el aprendizaje automático para flujos de datos en evolución.

Examinando la efectividad de los algoritmos autoajustables para problemas de optimización.

Explora la conexión entre la termodinámica y el aprendizaje automático para simplificar sistemas complejos.

Un enfoque novedoso que utiliza programación genética para mejorar las funciones de pérdida en la clasificación de imágenes.

Un método para crear controladores adaptables para diferentes diseños de robots.

Este artículo explora la optimización multiobjetivo y el enfoque MOEA/D.

Un nuevo modelo que explica cómo se puede organizar y recuperar la memoria.

NeuraChip mejora la eficiencia en el procesamiento de datos de gráficos para varias aplicaciones.

Un nuevo método mejora la eficiencia en la gestión de desafíos de optimización complejos.

El QD en contexto aprovecha los éxitos pasados para crear soluciones diversas.

FROND utiliza cálculo fraccionario para mejorar las Redes Neuronales Gráficas en datos complejos.

Aprende cómo un nuevo enfoque detecta cambios en flujos de datos de manera efectiva.

La investigación revela nuevos métodos que mejoran el rendimiento de las Redes Neuronales Espigadas.

Combinando grandes modelos de lenguaje con datos para descubrir ecuaciones científicas de manera efectiva.

DelGrad mejora el aprendizaje en Redes Neuronales de Picos al centrarse en el tiempo de los picos.

Un nuevo método mejora la precisión en la predicción de precios al afinar la selección de características.

Nuevos métodos mejoran el análisis de escenas visuales usando técnicas de codificación eficientes.

Un nuevo enfoque para mejorar los modelos de aprendizaje profundo contra ataques adversariales.

Un nuevo sistema predice las acciones de los peatones y conductores, mejorando la seguridad vial.

Explorando cómo la computación neuromórfica está transformando el procesamiento de datos visuales.

Nuevos métodos aprovechan arquitecturas simbólicas vectoriales para programar redes neuronales de manera eficiente.

Un estudio destaca la importancia de los parámetros temporales en el rendimiento de las redes neuronales.

Una mirada a la optimización multiobjetivo usando algoritmos evolutivos.

Un nuevo marco que mejora las predicciones usando principios cognitivos y ponderación precisa.

Explorando neuronas especializadas diseñadas para tareas específicas en redes artificiales.

Una visión general de los métodos de entrenamiento para redes neuronales de disparo y sus implicaciones.

Los modelos modernos de Hopfield mejoran la memoria y las capacidades de recuperación de las máquinas.