Últimos artículos para Modelos Computacionales

Promediar mejora el rendimiento y la estabilidad de las KAN en tareas de aprendizaje automático.

Explorando cómo evolucionan las matrices de pesos durante el entrenamiento de machine learning.

Explorando perspectivas geométricas sobre la teoría de funcionales de densidad en modelos de red de espín.

Este estudio revela cómo las redes neuronales pueden recordar y reproducir con precisión patrones de picos en diferentes condiciones.

Un estudio sobre el comportamiento de autómatas celulares y redes aleatorias en tareas de memoria.

Una mirada a las redes neuronales usando modelos detallados y simplificados.

GATH mejora la completitud del grafo de conocimiento usando mecanismos de atención avanzados para tener más precisión.

Un nuevo modelo mejora la generación de secuencias al combinar las ventajas de los VAE y los SSM.

Los logifolds mejoran la comprensión y precisión al analizar conjuntos de datos complejos.

Un nuevo enfoque usando Redes Kolmogorov-Arnold mejora las predicciones de la energía de enlace nuclear.

Las innovaciones en neuronas LIF adaptativas mejoran el rendimiento en tareas temporales y espaciales.

Examinando cómo los transformers aprenden del contexto sin necesitar reentrenamiento.

Nuevas técnicas de modelado mejoran nuestra comprensión del movimiento bacteriano.

La investigación revela una restauración de simetría única en sistemas localizados de muchos cuerpos a través del efecto Mpemba.

Explorando cómo los defectos influyen en el entrelazamiento en sistemas cuánticos.

Un nuevo método que utiliza AutoSparse para hacer un podado eficiente de redes neuronales desde el principio.

Nuevos métodos mejoran las predicciones de la dinámica costera usando deep learning.

Una mirada a Sparse Mamba, un método para mejor control de modelos de lenguaje.

Un nuevo enfoque para mejorar el entrenamiento de GFlowNet con recompensas dependientes de la política.

Este artículo presenta un modelo para estudiar la propagación de errores en la computación cuántica.

Este artículo habla sobre la conexión entre RvNNs y Transformers a través de CRvNN y NDR.

Un nuevo método mejora la comprensión del lenguaje en modelos Transformer utilizando geometrías no lineales.

Explorando cómo los errores en la computación catalítica pueden ampliar las capacidades computacionales.

Explora la complejidad de los autómatas finitos usando letras translúcidas en el reconocimiento de lenguajes.

HetSheaf mejora la representación de datos en gráficos heterogéneos para un mejor rendimiento del modelo.

Una visión general de las funciones de cadenas y su importancia en la computación.

Explorando el impacto de la recurrencia en la efectividad de los Transformers en tareas de lenguaje.

Utilizando modelado de orden reducido para predicciones más rápidas del movimiento del suelo durante un terremoto.

Nuevos métodos mejoran las GNNs para tipos de grafos desafiantes.

Examinando cómo BERT interpreta palabras con múltiples significados.

Los investigadores desarrollan modelos que imitan el procesamiento del cerebro usando luz y sistemas superconductores.

Un nuevo método mejora la comprensión y fiabilidad de las redes neuronales.

Un nuevo método mejora la representación de estructuras químicas para un análisis y eficiencia mejorados.

Los sistemas cuánticos ofrecen un método fiable para generar números impredecibles.

Este artículo habla de métodos para entender mejor las redes neuronales a través de Autoencoders Escasos y Regularización de Características Mutuas.

Explorando las capacidades y desafíos de la tecnología Transformer en la comprensión del lenguaje.

Un método nuevo para entender las relaciones causales en entornos dinámicos.

Esta investigación mejora los Grafos de Conocimiento usando técnicas de muestreo negativo refinadas para un mejor rendimiento del modelo.

Descubre cómo los modelos NERDSS interactúan con partículas y revelan patrones complejos en la naturaleza.

Explorando cómo diferentes neuronas mejoran el rendimiento del cerebro e influyen en el aprendizaje automático.