Últimos artículos para Redes Neuronales

Presentamos la Mezcla de Expertos de Bajo Rango para mejorar el rendimiento en el aprendizaje multitarea.

Un nuevo método simplifica el diseño de arquitecturas neuronales para varios objetivos.

Nuevas técnicas aumentan la velocidad y eficiencia de los MLPs en GPUs de Intel.

TransFusion mejora el aprendizaje contrastivo con atención estructurada y procesamiento de datos efectivo.

Un nuevo método mejora la precisión y la velocidad al estimar constantes de Lipschitz para redes profundas.

Este artículo habla sobre métodos para entrenar redes neuronales ReLU de dos capas de manera eficiente.

Este artículo habla sobre la importancia de la inicialización de parámetros en las redes neuronales.

Un nuevo método usa aprendizaje por refuerzo para podar CNNs mientras se entrena.

D'OH ofrece nuevas formas de representar señales de manera eficiente.

MambaMixer mejora la eficiencia del aprendizaje profundo para imágenes y pronósticos de series de tiempo.

Este documento habla sobre los costos y mejoras para las redes neuronales de baja precisión.

Un nuevo método mejora la forma en que los modelos representan las relaciones entre objetos en las imágenes generadas.

Explora técnicas que mejoren la comunicación de doble vía en sistemas MIMO de mmWave.

Una mirada a las redes de Hopfield para el reconocimiento de patrones y el almacenamiento de memoria.

Un nuevo enfoque de red neuronal mejora la modelación de sistemas dinámicos rápidos-lentos.

Una exploración de cómo los modelos de lenguaje predicen tokens futuros en comparación con el pensamiento humano.

Explorando cómo la computación cuántica mejora los modelos de difusión para generar mejores imágenes.

Un nuevo método aborda problemas clave en el aprendizaje continuo: plasticidad y olvido.

Examinando los desafíos de rendimiento que enfrentan los algoritmos invariante a rotaciones en escenarios de datos ruidosos y dispersos.

Entender el impacto de los ataques adversariales en los modelos de aprendizaje automático.

Una mirada a los diferentes tipos de interneuronas corticales y sus funciones.

Una mirada a cómo los agentes adaptan su aprendizaje para recolectar comida.

Nuevos métodos mejoran los conocimientos de datos a partir de conjuntos de datos complejos.

Nuevo dispositivo mejora la computación basada en luz para tareas de IA.

Presentando HeMeNet para un aprendizaje multitarea eficiente de proteínas usando estructuras 3D.

Examinando GNNs para clasificar eventos de colisiones de partículas.

Apilar mejora la eficiencia en el entrenamiento de redes neuronales profundas aprovechando el conocimiento existente.

Explora cómo el momentum aumenta la eficiencia en el entrenamiento de redes neuronales.

SpikExplorer simplifica el diseño de Redes Neuronales Espinosas eficientes en energía para dispositivos portátiles.

El estudio investiga cómo funcionan los modelos casi-interpoladores con datos no vistos.

Explorando cómo los transformadores favorecen funciones de baja sensibilidad para mejorar el rendimiento.

Una nueva perspectiva sobre cómo las redes neuronales aprenden características a través de caminos parecidos a los de un experto.

Un método para mejorar la retención de conocimiento de los modelos de aprendizaje automático durante el entrenamiento en nuevas tareas.

Las Redes Neuronales Estructuralmente Flexibles mejoran la adaptabilidad para tareas diversas.

Un nuevo enfoque para reducir la complejidad de las CNN manteniendo el rendimiento.

Este estudio examina cómo las inicializaciones de peso pequeñas afectan el entrenamiento de redes neuronales.

La investigación se centra en mejorar la verificación de redes neuronales con especificaciones NAP mínimas.

Una mirada a cómo los ajustes de parámetros moldean el entrenamiento de redes neuronales.

Esta investigación revela vectores de tarea que mejoran el rendimiento del modelo visual sin ejemplos adicionales.

Nuevo método de IA mejora la clasificación de células cancerígenas mientras aborda los efectos de lote.