Últimos artículos para Redes Neuronales

Este artículo examina cómo las redes neuronales mejoran las predicciones con pesos iniciales pequeños.

Abordando la sobreestimación del valor y el sesgo de primacía para mejorar el rendimiento del agente.

Examinando cómo el ancho de la red impacta la retención de conocimiento durante tareas de aprendizaje secuencial.

Presentando redes peripterales submódulas profundas para un aprendizaje de datos efectivo.

Los investigadores analizan los Estados Cuánticos Neurales para mejorar el modelado de sistemas cuánticos.

Explorando cómo los ejemplos adversariales influyen en los modelos de aprendizaje automático.

Una mirada más cercana al equilibrio entre profundidad y ancho en ODEs neuronales.

FOCIL permite que las máquinas aprendan sin olvidar el conocimiento pasado de manera efectiva.

Un nuevo método mejora la generación de moléculas similares a fármacos con isomería óptica.

Un estudio sobre la generalización de redes profundas ResNet escaladas.

Nuevo método de entrenamiento ayuda a los modelos de lenguaje a recordar la información mejor.

Un estudio revela cómo los modelos de lenguaje aprenden características de género a partir de pocos ejemplos.

La investigación revela cómo las células simples se adaptan a la información visual con el tiempo.

Aprende cómo las cabezas de proyección mejoran los modelos de aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora la eficiencia y adaptabilidad del diseño de redes neuronales en diferentes tareas.

Una mirada al comportamiento peculiar de las Redes Neuronales Profundas durante el entrenamiento.

Aprende cómo una representación de peso efectiva mejora el rendimiento de las RNN en varias tareas.

El suavizado de etiquetas mejora la precisión, pero puede afectar la fiabilidad de la clasificación selectiva.

Una mirada a cómo los Bloques de Transformador Lineal mejoran los modelos de lenguaje a través del aprendizaje en contexto.

Un nuevo modelo mejora la predicción de rendimiento en redes neuronales a través de un mejor flujo de información.

Este artículo presenta un nuevo método para mejorar el aprendizaje incremental de clases con pocos ejemplos.

Un nuevo modelo mejora la comprensión y la adaptabilidad en la toma de decisiones de IA.

Un nuevo método para proteger los modelos de aprendizaje automático de ataques de datos maliciosos.

Este artículo habla sobre los beneficios de RoPE para los transformadores de visión en varias tareas.

Descubre cómo DeepONet mejora las predicciones en la manufactura y optimiza los procesos.

Esta investigación resalta el papel del codificado escaso en la protección de la privacidad de las redes neuronales.

MVSplat revoluciona la reconstrucción 3D usando imágenes esparcidas con técnicas eficientes.

LiFT mejora los Vision Transformers para tareas de imágenes detalladas de manera eficiente.

Explora cómo el ruido afecta el rendimiento de las Redes Neuronales Cuánticas Híbridas.

Explorando la intersección de la teoría de categorías y los marcos de aprendizaje profundo.

Un método que usa expresiones de Fourier para analizar redes neuronales modernas de manera efectiva.

Un nuevo método combina redes neuronales para mejorar la eficiencia y el rendimiento.

Examinando técnicas de entrenamiento tempranas para mejorar el rendimiento de redes neuronales en datos no vistos.

Un referente para evaluar la capacidad del aprendizaje auto supervisado en tareas geométricas.

Este artículo habla sobre métodos de poda para mejorar la eficiencia de las redes neuronales.

Las redes neuronales tropicales mejoran la resiliencia contra ataques adversariales en el aprendizaje automático.

Un nuevo método muestra que el aprendizaje variacional puede destacar en el entrenamiento de modelos complejos.

Descubre un nuevo método para la restauración de imágenes usando reconstrucción autoguiada.

Una guía para mejorar la memoria asociativa usando métodos de descenso de gradiente.

Explora las fortalezas y debilidades de las RNN y los Transformers en el procesamiento del lenguaje natural.