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Nuevo método mejora el reconocimiento de objetos en espacios 3D aprovechando modelos 2D existentes.

Un método para alinear redes profundas con juicios de similitud humana para un mejor rendimiento.

Presentamos un método que simplifica el entrenamiento de redes neuronales con mejores resultados.

Un método para mejorar los MLP usando conocimiento confiable de los GNN.

Nuevo método mejora el rendimiento de la escasez N:M en modelos de aprendizaje profundo.

Una mirada al aprendizaje por pares usando redes profundas ReLU y sus implicaciones.

Nuevos métodos mejoran las CNN esféricas para un mejor análisis de datos.

Un nuevo método mejora la reidentificación de personas usando múltiples modelos.

Una mirada a Mixed-TD para optimizar redes neuronales en hardware.

Un nuevo método mejora los resultados de clasificación de grafos usando adaptación de dominio no supervisada.

La capa HT-perceptron mejora las redes neuronales al combinar técnicas clásicas y cuánticas.

Nuevas incrustaciones de gráficos mejoran la distinción entre gráficos no isomorfos en tareas de aprendizaje automático.

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

Un nuevo método revela qué tan bien las DNNs aprenden características importantes de los datos de entrenamiento.

Descubre cómo la teletransportación puede mejorar la optimización y la generalización en el aprendizaje automático.

Examinando cómo la manipulación afecta la interpretación de redes neuronales profundas.

CORTICAL usa juegos cooperativos para mejorar el aprendizaje de la capacidad de canal en sistemas de comunicación.

Un nuevo método para extraer datos geométricos de manera eficiente de redes neuronales CPWA.

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

Un nuevo marco mejora la representación de grafos usando aprendizaje autosupervisado.

Un nuevo modelo busca aclarar cómo funcionan por dentro las redes neuronales profundas.

Presentamos un modelo que mejora el procesamiento de datos cuánticos a través de una mejor gestión del estado.

Este artículo examina la efectividad de la alineación de retroalimentación en el entrenamiento de redes neuronales.

Un nuevo método mejora las defensas de las redes neuronales contra ataques adversariales.

Un nuevo enfoque mejora la robustez de los DEQs contra la interferencia adversarial.

Una mirada a cómo SLASH combina técnicas de IA para mejorar el razonamiento.

Un nuevo enfoque al muestreo de Gibbs mejora el rendimiento de las redes neuronales.

Una mirada al impacto de RGD en el rendimiento del modelo y la generalización.

Un nuevo enfoque mejora el rendimiento de RNN-T en el reconocimiento automático del habla.

La investigación revela neuronas comunes que ayudan a entender diferentes modelos de IA.

Un nuevo enfoque para la comunicación inalámbrica usando CNN-AE mejora la eficiencia y reduce errores.

La pérdida ELM mejora la precisión de clasificación para clases minoritarias en modelos de reconocimiento de imágenes.

Este artículo explora métodos para mejorar el razonamiento geométrico de la IA usando priors geométricos.

Un nuevo enfoque mejora la robustez de las redes neuronales frente a múltiples corrupciones de imágenes.

Un nuevo método mejora la velocidad de entrenamiento y el rendimiento de los modelos de difusión.

Una técnica para mejorar el rendimiento del modelo con ejemplos etiquetados mínimos.

Un nuevo método mejora la fiabilidad de las predicciones en redes neuronales usando espintrónica.

Aprende sobre métodos para reducir redes neuronales sin perder precisión.

Este estudio examina el impacto de los datos ruidosos en las redes neuronales.

Explorando el entrenamiento eficiente de redes neuronales a través del pruning y la Hipótesis del Billete de Lotería.