Informática - Computación Neuronal y Evolutiva

Un nuevo método para entrenar redes neuronales que combina clasificación y reconstrucción.

Una mirada a cómo los algoritmos evolutivos se desempeñan cuando enfrentan varias restricciones.

Un estudio sobre cómo criaturas similares a células evolucionan a través de la selección natural en un entorno virtual.

Un nuevo marco mejora la detección de rutas de ataques cibernéticos.

Un diseño de hardware innovador para el aprendizaje en tiempo real en redes neuronales de picos.

Este estudio muestra cómo adaptar la tecnología TTS a diferentes acentos de manera eficiente.

Una mirada a la mecánica y aplicaciones de las redes neuronales de picos.

Un nuevo método de entrenamiento mejora el rendimiento de la computación hiperdimensional al integrar niveles de confianza.

Este estudio se centra en reconocer dialectos árabes usando métodos avanzados y datos limitados.

Un nuevo método mejora la velocidad y precisión en el análisis de datos usando Árboles de Decisión Bayesianos.

Este método mejora el rendimiento al resolver problemas de optimización restringida de manera efectiva.

ARO ofrece una solución rápida y precisa para la detección de fraudes con tarjetas de crédito.

Investigación sobre cómo las redes neuronales realizan múltiples tareas de manera eficiente.

Explorando la efectividad de las estrategias evolutivas para encontrar inicializaciones de redes escasas.

LLMatic combina modelos de lenguaje grandes y estrategias de calidad-diversidad para una búsqueda eficiente de arquitecturas neuronales.

Un nuevo enfoque en IA que imita las funciones del cerebro para aprender mejor.

chemSKI utiliza gráficos y reglas locales para modelar sistemas complejos de manera eficiente.

La investigación muestra cómo los Autómatas Celulares Neurales pueden replicar y mutar patrones con el tiempo.

Este estudio mejora la programación de exámenes usando métodos híbridos genéticos avanzados.

Explorando varios modelos generativos y su marco unificador.

Explorando cómo los procesos similares al cerebro mejoran el aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora la adaptabilidad de los robots con patas a entornos cambiantes.

Examinando cómo las computadoras de reserva imitan los cerebros de las moscas de la fruta para hacer varias cosas a la vez.

Nuevo método optimiza hiperparámetros al equilibrar múltiples objetivos en aprendizaje automático.

Un modelo de computadora simula cómo la corteza prefrontal maneja tareas y memoria.

Este estudio explora cómo entrenar máquinas Ising para tareas de IA usando un método novedoso.

Un nuevo método mejora la eficiencia del NMPC usando estrategias de espacio de búsqueda adaptativas.

Un nuevo método utiliza algoritmos genéticos para crear datos sintéticos mientras protege la privacidad.

Nuevos operadores de mutación mejoran el rendimiento de los algoritmos evolutivos en problemas de optimización.

Un nuevo modelo de red neuronal combina eficiencia y métodos de entrenamiento efectivos.

Este artículo habla sobre cómo usar datos ancestrales para mejorar el rendimiento de los algoritmos evolutivos.

Cómo el diseño de robots influye en las habilidades de aprendizaje y el rendimiento en tareas.

Un nuevo marco mejora la capacidad de la IA para manejar la incertidumbre en las predicciones.

Node Shift Encoding ofrece un mejor enfoque para el Problema del Viajante.

Examinando cómo se desempeñan los algoritmos en presencia de ruido durante la optimización multiobjetivo.

La investigación muestra cómo los sistemas aprenden a adaptarse en tiempo real usando mecanismos similares a los del cerebro.

Explorando nuevos métodos para una defensa perimetral efectiva usando tecnología y aprendizaje descentralizado.

Un nuevo diseño de neurona mejora las capacidades de las CNN mientras reduce los costos computacionales.

Este estudio explora estrategias de navegación en un entorno simulado del laberinto de agua de Morris.

Los investigadores descubren que modelos más simples pueden competir con redes más profundas en rendimiento.