Últimos artículos para Redes Neuronales

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.

EquiLoPO Network ofrece nuevas soluciones para analizar datos volumétricos a pesar de las rotaciones.

La comunicación sub-THz va a revolucionar la transmisión de datos a alta velocidad.

Los MLPs bilineales ofrecen modelos más simples y fáciles de interpretar en el aprendizaje automático.

ReDistill ofrece una solución innovadora para reducir la memoria máxima en redes neuronales.

Explorando la reproducción generativa sin datos para abordar problemas de clasificación de imágenes y desequilibrio de datos.

Un estudio revela técnicas efectivas para mejorar modelos de lenguaje multimodal grandes.

Nuevas técnicas mejoran la generalización en modelos de datos interconectados en varios dominios.

Una biblioteca unificada mejora la equidad al comparar métodos de entrenamiento de redes neuronales.

Este artículo examina el papel de la inhibición en las redes neuronales y ofrece nuevas técnicas de visualización.

Un nuevo método mejora los ataques dirigidos usando muestras fáciles en redes neuronales.

Explora el papel de los mecanismos de atención en el aprendizaje automático.

H-GLaD mejora la destilación de conjuntos de datos, aumentando la eficiencia y el rendimiento en el entrenamiento de modelos.

Un nuevo método simula de manera efectiva objetos elásticos en varias representaciones.

Un enfoque nuevo para hacer que las redes neuronales sean más eficientes sin perder rendimiento.

Explorando cómo las estructuras modulares mejoran la eficiencia y adaptabilidad de las redes neuronales artificiales.

Un nuevo modelo mejora las simulaciones de sistemas físicos usando técnicas de aprendizaje automático.

Una guía sobre técnicas de optimización multiobjetivo en aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

Un nuevo enfoque mejora la robustez de los Vision Transformers contra ataques adversariales.

Investigando las similitudes entre DNNs y vidrios estructurales.

Este artículo examina redes lineales profundas y el impacto de la nitidez en el entrenamiento.

Una mirada a cómo las redes equivariante distinguen entre entradas de manera efectiva.

Un nuevo algoritmo mejora las predicciones al modelar los errores de fondo de manera más precisa.

Explora la estructura y las aplicaciones de los gráficos IOD en varios campos.

Un enfoque nuevo mejora el aprendizaje desde el espacio de pesos de la red neuronal.

Un nuevo enfoque para mejorar las redes neuronales a través de capas basadas en reglas para una mejor integración de datos.

Un nuevo marco mejora el procesamiento de redes neuronales convolucionales en dispositivos con recursos limitados.

Nuevas técnicas mejoran la precisión en la modelación de flujos multifluido para varias industrias.

Examinando la importancia del menor valor propio en NTK para el entrenamiento de redes neuronales.

La investigación revela complejidades en las redes neuronales profundas más allá de los modelos tradicionales.

Este artículo analiza los modelos de multi-índices y su papel en el aprendizaje a partir de datos.