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Un nuevo algoritmo simplifica el recorte de canales en CNN manteniendo la precisión.

Un nuevo método mejora la precisión de los modelos para imágenes médicas usando referencias de forma 3D.

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Este estudio investiga el papel de las representaciones del estado en el aprendizaje por refuerzo.

Una mirada a las habilidades de clasificación y la eficiencia de diseño de ConvResNeXt.

Examinando cómo las redes neuronales pueden recordar datos de entrenamiento y los riesgos de privacidad que implican.

Un nuevo método mejora la eficiencia del entrenamiento para redes en dispositivos de pocos recursos.

Este estudio se centra en mejorar el rendimiento del modelo en conjuntos mediante la disimilitud en el entrenamiento.

Una mirada a mejorar la eficiencia en la diferenciación automática para modelos de aprendizaje automático.

Usando redes neuronales para resolver ecuaciones complicadas con cambios bruscos.

Un enfoque novedoso para enfrentar los desafíos en el aprendizaje incremental de clases con pocos ejemplos.

Un estudio descubre debilidades críticas en los autoencoders generativos en relación a ataques adversariales.

Analizando cómo diferentes factores afectan las redes neuronales en el análisis de imágenes HRTEM.

S2vNTM mejora la clasificación de textos al integrar de forma eficiente las palabras clave definidas por el usuario.

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.

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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.

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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.

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

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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.