Últimos artículos para Redes Neuronales

Una mirada a cómo los artistas utilizan tecnologías de IA para crear arte único.

Un marco para evaluar la robustez de las Redes Neuronales Bayesianas frente a ataques adversariales.

Explorando el momentum de Nesterov para entrenar redes neuronales profundas de manera efectiva.

LISSNAS reduce de manera eficiente los espacios de búsqueda para mejores diseños de redes neuronales.

Este documento explora semirring para mejorar el análisis de gradientes en modelos de aprendizaje profundo.

Un nuevo método mejora la precisión de segmentación usando adaptación de dominio semi-supervisada.

NeuroBlend optimiza redes neuronales para que sean más eficientes y rápidas en dispositivos de hardware.

Investigación sobre técnicas de poda para mejorar la eficiencia de redes neuronales.

Nuevos métodos buscan hacer que las redes neuronales complejas sean más simples y más fáciles de entender.

Un estudio sobre cómo los Transformers mejoran la memoria y luchan con la asignación de crédito en el RL.

Aprende cómo la normalización por lotes mejora la velocidad de entrenamiento y el rendimiento del modelo.

Aprende a mejorar el entrenamiento de redes neuronales gráficas y a evitar errores comunes.

Un nuevo método localiza tareas específicas en modelos de lenguaje utilizando resultados deseados.

Explorando cómo los transformadores aprenden de manera eficiente a partir de datos con un entrenamiento mínimo.

Un nuevo método de computación en reservorios magnéticos usa voltaje para un procesamiento de datos eficiente en energía.

Un nuevo marco que combina SNNs y redes convolucionales para un aprendizaje eficiente.

Esta investigación revela la dimensionalidad polinómica para una representación efectiva de conjuntos en redes neuronales.

Una mirada a cómo la computación en memoria está cambiando el procesamiento de datos.

Descubre cómo las SNN y los FPGA crean soluciones de IA eficientes.

Explorando cómo los exponentes de Lyapunov en tiempo finito revelan la sensibilidad de la red a cambios en la entrada.

Este artículo examina cómo se comportan los agentes de aprendizaje por refuerzo durante las fases de entrenamiento.

Este método ofrece una forma eficiente de entrenar redes sin la corrección de errores tradicional.

Las redes neuronales autoexpansivas se adaptan a las tareas de manera eficiente a través de ajustes dinámicos.

Conoce sobre el Entrenamiento Esparcido Dinámico y sus beneficios para la eficiencia de las redes neuronales.

El aprendizaje MinMax ofrece estabilidad y eficiencia en el entrenamiento de redes neuronales.

QBitOpt mejora el rendimiento de redes neuronales optimizando las asignaciones de ancho de bit de manera eficiente.

Un nuevo método para construir modelos eficientes para dispositivos edge basados en sus limitaciones.

Un nuevo método reduce el costo de entrenar modelos grandes en aprendizaje automático.

Un estudio revela los roles únicos de los tipos de neuronas piramidales en el procesamiento de la memoria.

Una mirada a sistemas numéricos alternativos que mejoran el rendimiento y la eficiencia de las DNN.

Aprende cómo los transformers mejoran la toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo.

La correcta inicialización de pesos y sesgos impacta mucho la eficiencia del entrenamiento de redes neuronales profundas.

NEAT revoluciona el modelado 3D usando redes neuronales para mejorar la precisión de los wireframes.

Los investigadores proponen un enrutamiento más directo para mejorar el rendimiento de las redes de cápsulas y reducir la demanda de computación.

Este artículo examina cómo la configuración y el entrenamiento afectan el rendimiento de las redes neuronales.

Aprende sobre cómo optimizar modelos de aprendizaje profundo y sus aplicaciones prácticas.

Nuevo paquete mejora la estabilidad de las redes neuronales para aplicaciones más seguras.

Explorando el potencial de modelos de peso atado a múltiples máscaras en aprendizaje automático.

Utilizando aprendizaje modular y autoentrenamiento para mejorar el análisis de imágenes médicas.

Los QCNNs usan números hipercuaterniones para una mejor representación de datos en redes neuronales.