Últimos artículos para Redes Neuronales

Un nuevo enfoque para el aprendizaje por refuerzo offline mejora el aprendizaje de políticas usando modelos de difusión.

Un nuevo enfoque para generar programas a partir de imágenes usando modelos neuronales avanzados.

Un nuevo enfoque para mejorar la eficiencia en los procesos de búsqueda de arquitectura neuronal.

Investigación sobre la optimización de modelos de aprendizaje profundo con técnicas de escasez y cuantización.

Este estudio investiga cómo pequeños cambios pueden engañar a las CNN en tareas críticas.

Explorando métodos avanzados para un análisis efectivo de datos en grafos.

Nuevo modelo mejora el flujo de información a larga distancia en datos de gráficos.

MaxLin mejora la precisión y eficiencia de verificación de CNN para aplicaciones de IA más seguras.

Un nuevo método mejora los modelos de aprendizaje profundo eficientes a través de la ortogonalidad exacta.

Un nuevo método de decaimiento de peso mejora la esparsificación en redes neuronales.

Un marco para mejorar las redes neuronales integrando el conocimiento humano en los algoritmos de aprendizaje.

Nuevos métodos revelan la resiliencia en circuitos de redes neuronales contra manipulaciones.

Nuevos métodos mejoran el rendimiento en la tarea principal usando datos auxiliares sin costos adicionales de computación.

Este artículo examina el papel de la normalización de capas en la mejora de la clasificación de redes neuronales.

Este estudio explora métodos avanzados para etiquetar datos de manera eficiente usando técnicas de redes neuronales.

Este artículo examina cómo las redes ReLU aproximan funciones de baja regularidad.

Las DSNNs procesan información como neuronas reales, ofreciendo una mejor eficiencia para manejar datos.

Nuevos métodos prometen redes neuronales más rápidas y eficientes con menos uso de recursos.

Un método para mejorar la toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo usando el aprendizaje de representaciones.

Este artículo examina cómo el ruido puede mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático durante el entrenamiento.

CADE optimiza redes neuronales de picos para mejor rendimiento y eficiencia.

Un nuevo método combina el aprendizaje profundo con técnicas polinómicas para mejorar las aproximaciones de funciones.

Descubre cómo los Transformers de Mente Extendida mejoran el manejo de la memoria en los modelos de lenguaje.

Este estudio resalta la importancia del Núcleo Tangente Neuronal en el entrenamiento de redes neuronales.

Este artículo examina cómo los presupuestos de planificación afectan los modelos DNC para resolver problemas.

Explorando cómo los LLMs usan el razonamiento para enfrentar tareas complejas.

Un nuevo método mejora la eficiencia del entrenamiento de GNN usando Alineación de Retroalimentación Directa.

Un nuevo método mejora la toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo a través de predicciones condicionales a la acción.

Un nuevo método para tener mejores perspectivas sobre la dinámica de entrenamiento de redes neuronales recurrentes.

Este artículo habla sobre métodos para verificar redes neuronales en tareas de alcance-evitar.

Explorando las conexiones y funciones de las neuronas en el procesamiento de información.

Un estudio revela cómo grupos de neuronas interactúan en configuraciones únicas.

Un nuevo enfoque mejora las SNNs al convertir efectivamente las ANN.

Abordando los problemas de la generalización OOD y la contaminación de características en modelos de IA.

HesScale mejora la eficiencia en el aprendizaje automático al estimar la diagonal de Hessian.

Un nuevo marco que combina TNNs y homología persistente para una mejor análisis de datos.

Un enfoque novedoso para integrar transformadores con estructuras de grafo para mejores resultados.

Un nuevo modelo S6 mejora el rendimiento y la eficiencia en redes neuronales espinosas.

Examinando el papel de las neuronas en los modelos CLIP y sus interacciones.

Un análisis de las dificultades de los Transformers con tareas de contar y copiar.