Física - Sistemas desordenados y redes neuronales

Nuevos neuronas artificiales basadas en condensados de Bose-Einstein muestran potencial para aplicaciones avanzadas de IA.

Este artículo habla sobre los desafíos para encontrar los mínimos de energía locales en sistemas cuánticos.

La investigación revela cómo el dopaje cambia los límites de grano en materiales de ceria-zirconia.

Explorando cómo el comportamiento del moho mucilaginoso mejora la eficiencia de las redes en aplicaciones del mundo real.

Examinando las reacciones de los superconductores a cambios repentinos en la temperatura y la estructura de energía.

Explorando cómo el ruido afecta el entrelazamiento y la información en sistemas cuánticos.

Una mirada a cómo las leyes de escalado moldean la eficiencia y precisión de las redes neuronales.

Una mirada a cómo las impurezas afectan los estados topológicos en los materiales.

Un método que usa reflejos de ultrasonido para analizar estructuras de materiales.

Un estudio sobre cadenas de spin revela los efectos de los campos magnéticos y la anisotropía en la localización.

Este estudio examina cómo los potenciales cuasiperiódicos afectan la localización de muchos cuerpos.

Las Redes Hopfield densas son geniales en el reconocimiento de patrones, sobre todo con datos ruidosos.

Examinando cómo la información cambia y se propaga en cristales de espín cuánticos usando modelos clave.

Explorando la importancia de las matrices aleatorias no hermíticas en sistemas físicos complejos.

Explorando el papel del recocido cuántico en la optimización aproximada y sus ventajas sobre los métodos clásicos.

Investigando cómo se propagan los operadores en sistemas desordenados e interactuantes de muchas partículas.

Una visión general de los sistemas de banda plana y sus características únicas en la física.

Investigación sobre cómo el sesgo inductivo afecta el rendimiento del modelo Transformer.

Examinando cómo los materiales desordenados responden al estrés y las implicaciones para varias aplicaciones.

Una mirada a la computación de reservorio y sus aplicaciones prácticas en la predicción de datos.

Este artículo explora cómo el ruido afecta la actividad neuronal en las redes.

Un resumen de la capacidad de memoria en máquinas de comité con forma de árbol y sus implicaciones.

Este artículo explora cómo las máquinas de comité en forma de árbol gestionan la capacidad de memoria con diferentes activaciones.

Examinando el entrenamiento adversarial para hacer modelos de aprendizaje automático más fuertes contra ataques.

La investigación sobre materiales magnéticos revela paralelismos con el comportamiento cognitivo y el procesamiento de información.

Un estudio revela cómo la forma de las células afecta su movimiento e interacción en entornos densos.

Una visión general de la red Hopfield para un recuerdo efectivo de señales de audio.

Este artículo examina cómo las condiciones iniciales afectan el comportamiento de las redes neuronales aleatorias.

Este artículo habla sobre el Flujo de Gradiente Estocástico y su impacto en el aprendizaje de modelos.

Una mirada a cómo las redes de Hopfield imitan los procesos de memoria.

Este estudio examina cómo se mueven e interactúan las impurezas en entornos complejos.

Rindiendo homenaje a la influencia de Ralph Kenna en las transiciones de fase y fenómenos críticos.

Una mirada profunda a los misterios del comportamiento del vidrio durante el enfriamiento.

Un estudio revela la dinámica de las avalanchas térmicas en cadenas de espín y entornos desordenados.

El estudio explora los QGS en superconductores 3D usando las propiedades eléctricas únicas de las películas de MoTiN.

Explorando la interacción entre el desorden y las propiedades topológicas en los materiales.

Explorando la interacción entre el envejecimiento y la conducción en sistemas complejos.

Examinando cómo el vidrio se deforma y falla cuando está bajo estrés.

Descubre las propiedades únicas de los imanes cuánticos amorfos y sus aplicaciones potenciales.

Un estudio revela factores que afectan el rendimiento de GCN de una sola capa en varios modelos de datos.