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Aprende cómo los operadores de Parseval mejoran el procesamiento de imágenes en redes neuronales convolucionales.

Este artículo habla sobre usar sonido para ayudar a los robots a detectar obstáculos.

Este artículo evalúa la efectividad de los autoencoders dispersos en la representación del conocimiento sobre las ciudades.

TF-Mamba mejora la localización del sonido usando un enfoque novedoso que integra datos de tiempo y frecuencia.

Nuevos métodos mejoran el rendimiento de las redes neuronales en dispositivos con recursos limitados.

Este artículo explora el impacto de las Activaciones Masivas en GNNs basadas en atención.

Explorando el impacto de la codificación predictiva en los métodos de aprendizaje de redes neuronales.

Un nuevo método permite una conversión más fácil de las ANNs a SNNs con menos consumo de energía.

Usando redes neuronales para mejorar el Monte Carlo variacional en sistemas cuánticos.

Explorando el papel de las redes no autoregresivas en la resolución de problemas de optimización complejos.

Un enfoque novedoso para combinar datos comunes y únicos de varios observadores.

Este estudio evalúa redes neuronales para replicar las características de la reverberación de muelles.

Un estudio presenta un método para distinguir imágenes reales de las generadas usando técnicas avanzadas.

Un nuevo método mejora las redes neuronales al centrarse en el Jacobiano para salidas estructuradas.

Un nuevo método basado en gráficos mejora la esqueletonización para el análisis de formas anatómicas.

Nuevos métodos mejoran los cálculos seguros en redes neuronales mientras mantienen la privacidad.

Perspectivas sobre cómo las neuronas del cerebro se comunican y procesan información de manera efectiva.

Nuevos métodos mejoran la estimación de profundidad usando imágenes individuales a través de una mejor augmentación de datos.

Esta investigación analiza el rendimiento de Mamba en tareas de habla, enfatizando la reconstrucción y el reconocimiento de sonidos.

Una evaluación de KANs para tareas en física de altas energías.

Te presento GSSC, un marco para mejorar el aprendizaje de grafos sin el paso de mensajes tradicional.

Este artículo revisa los métodos de abandono para mejorar el rendimiento de los modelos de lenguaje pequeños.

Una mirada a métodos de muestreo efectivos para Redes Neuronales Bayesianas amplias.

Explorando el potencial de las redes neuronales cuánticas en varios campos.

Y-Drop mejora la deserción enfocándose en la importancia de las neuronas, mejorando el rendimiento del modelo.

Un nuevo modelo mejora la combinación de redes neuronales y algoritmos tradicionales.

Un nuevo método para simplificar datos de alta dimensión sin necesidad de conocimiento previo.

Este estudio destaca la efectividad de los modelos fundamentales para mejorar la segmentación de imágenes médicas.

Una mirada a la eficiencia del entrenamiento en CNNs y BCNNs usando MNIST y CIFAR-10.

Esta investigación explora decodificadores neuronales para mejorar la corrección de errores en la computación cuántica.

Las redes neuronales espinosas mejoran los sistemas de comunicación al aumentar la eficiencia y el rendimiento.

Explorando Redes Neuronales Dispersas y su rendimiento con datos de entrenamiento difíciles.

Un nuevo marco mejora el aprendizaje a partir de datos estructurados y ruidosos usando principios de difusión.

Presentamos S-STE, un nuevo enfoque para mejorar la eficiencia del entrenamiento de redes neuronales dispersas.

Descubre cómo FastVPINNs mejoran la modelación de dinámicas de fluidos usando redes neuronales.

Un nuevo método para controlar péndulos dobles muestra mejoras significativas en estabilidad y adaptabilidad.

Un nuevo método asegura estabilidad en controladores de redes neuronales para aplicaciones críticas.

Explora el muestreo adaptativo para mejorar el rendimiento de redes neuronales con datos simétricos.

Los avances en redes neuronales mejoran la comprensión de la actividad magnética solar.

Un nuevo método mejora la transferencia de características en representaciones neuronales implícitas para imágenes.