Últimos artículos para Redes Neuronales

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.

Este estudio examina el rendimiento y las condiciones para redes neuronales cuantizadas bajo aritmética de punto fijo.

FKAN mejora la representación de imágenes y formas 3D usando funciones de activación aprendibles.

Descubre cómo los KANs ofrecen una alternativa eficiente a las redes neuronales tradicionales.

SparX mejora el procesamiento de imágenes imitando el sistema visual humano.

Un enfoque de aprendizaje automático que utiliza el movimiento para un aprendizaje visual de datos efectivo.

KAT mejora el aprendizaje profundo usando KANs avanzados para reemplazar MLPs.

Un nuevo método combina IA y química cuántica para resolver ecuaciones complejas de manera eficiente.

Presentamos una red neuronal única para manejar datos de valor complejo de manera efectiva.

Una mirada a cómo los atacantes replican redes neuronales con acceso limitado a la salida.