Informática - Computación Neuronal y Evolutiva

Los investigadores exploran el aprendizaje automático usando el comportamiento de ondas únicas en sistemas líquidos.

Nuevo modelo mejora el control de manos prostéticas usando señales sEMG.

Explorando los desafíos de privacidad y soluciones en algoritmos de computación evolutiva.

BrainScaleS imita la actividad cerebral para mejorar la investigación sobre comportamientos neuronales.

Un nuevo método mejora la búsqueda para redes neuronales al equilibrar métricas de rendimiento.

Un nuevo método mejora la resolución de videos de manera eficiente usando aprendizaje profundo.

Este artículo examina cómo las conexiones de salto mejoran el entrenamiento en redes neuronales de picos.

Aprende cómo los GSBCs mejoran el manejo de datos en redes neuronales.

Las cámaras basadas en eventos ofrecen una captura de movimiento eficiente al centrarse en los cambios en las escenas.

PowerPruning mejora la eficiencia energética en redes neuronales profundas sin necesidad de cambios en el hardware.

Este estudio investiga problemas en la capacidad de los agentes de RL para transferir habilidades aprendidas.

La mutación adaptativa y las mejoras en la gramática aumentan la eficiencia y efectividad de la programación genética.

Modelos innovadores buscan mejorar el monitoreo de convulsiones y la atención al paciente.

Un nuevo método mejora la capacidad de INR para recuperar datos perdidos en imágenes.

Examinando la necesidad de sistemas autoevolutivos en entornos cambiantes.

Reglas y consejos esenciales para enviar tu trabajo de investigación a NeurIPS 2020.

Nuevos métodos buscan reducir el olvido en tareas de aprendizaje automático.

Este estudio analiza cómo comenzar cerca de la criticidad afecta la adaptabilidad de los agentes neuronales.

Combinando algoritmos y modelos sustitutos para un diseño de edificios eficiente.

Aprende cómo las SNNs replican los procesos del cerebro para una computación eficiente.

Explorando cómo las preferencias de apareamiento mejoran la diversidad en las soluciones de Programación Genética.

Este artículo habla sobre un nuevo algoritmo inspirado en la epigenética para una mejor optimización.

Una comparación entre el Algoritmo Genético y CMA-ES en el diseño de puentes.

Aprende cómo la automatización puede simplificar el diseño de redes y reducir costos para los proveedores de internet.

SDM ofrece una forma para que las redes aprendan de manera continua sin olvidar la información antigua.

Deep-BIAS mejora la detección de sesgos en algoritmos usando tecnología de aprendizaje profundo.

Explorando cómo las funciones del cerebro pueden crear mejores sistemas de IA.

Este artículo habla sobre cómo usar DSMs para mejorar los algoritmos de problemas de asignación.

Un estudio sobre ElegansNet revela ideas para mejores modelos de aprendizaje inspirados en C. elegans.

Descubre cómo HOTGP mejora la generación de programas de computadora a través de técnicas avanzadas.

Un nuevo enfoque mejora los perceptrones de una sola capa para tareas complejas.

El aprendizaje perezoso mejora el entrenamiento de la IA al centrarse en los errores.

ARIA mejora la calidad y diversidad en entornos inciertos para algoritmos QD.

Este estudio examina el comportamiento de conteo en RNNs lineales y sus limitaciones.

Una mirada a cómo la codificación afecta soluciones en diversos campos.

SLR ofrece una forma más rápida de podar modelos de aprendizaje profundo sin perder precisión.

Un nuevo enfoque mejora los algoritmos genéticos usando mecanismos de atención para una mejor optimización.

Un enfoque novedoso para analizar la conectividad cerebral usando una red neuronal especializada.

Nuevos métodos mejoran la descomposición de layouts para características de semiconductores más pequeñas.

META-CODE ayuda a encontrar comunidades en redes inciertas usando metadatos de nodos y consultas dinámicas.