Últimos artículos para Modelos Computacionales

Nuevo método mejora el aprendizaje en Redes Neuronales Espigadas al incorporar ajustes de retraso.

El Transformer de Doble Atención de Partículas mejora las técnicas de etiquetado de chorros en física de partículas.

La materia programable permite que los materiales cambien de forma y propiedades, ofreciendo diversas aplicaciones.

Evaluando la eficiencia del orden causal indefinido en la computación cuántica.

Un nuevo modelo promete un mejor aprendizaje para la inteligencia artificial a través de métodos inspirados en el cerebro.

Explorando el potencial de los qudits en la computación cuántica y sus ventajas.

La investigación combina el aprendizaje automático y la física cuántica para identificar correlaciones cuánticas en qubits.

Entender cómo interactúan los neutrones dentro de los núcleos atómicos moldea la física nuclear.

UGT combina información gráfica local y global para un mejor análisis de datos.

Una mirada a cómo los jets nos ayudan a entender las interacciones de partículas.

El algoritmo ReLiCA simplifica la creación de modelos usando reglas de autómatas celulares y configuraciones efectivas.

Un nuevo método combina recompensas basadas en el lenguaje con enfoques tradicionales en RL.

Un método sin modelo para la toma de decisiones en entornos inciertos usando técnicas bayesianas.

Una mirada a la síntesis de mejor esfuerzo para agentes que enfrentan incertidumbre.

Mejorando la completitud del Grafo de Conocimiento con técnicas avanzadas de agregación de reglas.

Una visión general de los sistemas de etiquetas congeladas 1 y su importancia computacional.

Un nuevo enfoque para simplificar simulaciones de procesos con velocidades variables.

El nuevo modelo Edge of Stability mejora la memoria y el rendimiento en redes neuronales.

Este estudio se centra en mejorar modelos multilingües para lenguas de bajos recursos a través de la adaptación del vocabulario.

Nuevos modelos mejoran cómo las máquinas recuerdan y generalizan datos.

Este artículo conecta autómatas de pila paralelos con gramáticas libres de contexto conmutativas.

Una visión general del análisis de constituyentes y el papel del análisis M-monoide en el PLN.

Una mirada a las redes neuronales y su impacto en la funcionalidad del cerebro.

Un nuevo enfoque mejora el rendimiento en tareas de representación y transformación de datos.

Un nuevo protocolo garantiza la privacidad en los cálculos usando sistemas SN P.

Combinando modelos para mejorar la precisión y eficiencia en el aprendizaje profundo.

Un enfoque novedoso combina modelos de espacio de estados con redes neuronales de picos para manejar mejor los datos.

Presentamos SAR-GNN: un nuevo método para la clasificación efectiva de grafos.

Una mirada a los marcos de aprendizaje de redes neuronales y sus implicaciones para el desarrollo de IA.

La investigación destaca el impacto de la suavidad en los ataques adversariales en la generación de imágenes.

Investigando el papel de la multifractalidad en el comportamiento de partículas cuánticas y sus aplicaciones.

Un nuevo marco mejora la precisión en la clasificación de nodos con datos etiquetados limitados.

Un nuevo modelo que mejora el aprendizaje de grafos al centrarse en pares de nodos.

Este artículo explora métodos para estudiar cristales mixtos y sus aplicaciones.

Examinando correlaciones débiles y comportamiento lineal en redes neuronales durante el entrenamiento.

Un nuevo método que usa octágonos para mejorar la representación de grafos de conocimiento.

Una mirada a la teoría esencial detrás de los modelos de aprendizaje profundo.

Una visión general de cómo reglas simples crean comportamientos complejos en autómatas triangulares.

Examinando cómo los GFlowNets se generalizan a áreas no probadas y su potencial de aplicación.

Utilizando la mecánica cuántica para generar números aleatorios de verdad.