Últimos artículos para Redes Neuronales

Usando redes neuronales en FPGAs para mejorar la fiabilidad de la comunicación a alta velocidad.

Explorando el papel de las neuronas en la mejora de la interpretabilidad de los modelos de IR.

Presentando un nuevo enfoque para mejorar la representación y eficiencia de los datos de video.

Examinando el impacto de las máscaras de atención y la normalización de capas en los modelos transformer.

PointTree ofrece una solución innovadora para reconstruir con precisión las conexiones neuronales en el cerebro.

Explorando los últimos avances en modelos para procesar secuencias largas de datos.

Este estudio examina cómo la similitud de tareas afecta el aprendizaje continuo en redes neuronales.

Este estudio examina cómo el tamaño del modelo afecta el rendimiento en el Aprendizaje Continuo En Línea.

Esta investigación explora cómo manejar las actividades neuronales con métodos de control avanzados.

Explorando cómo los modelos de deep learning imitan las habilidades de integración de contornos humanos.

Un método para comprimir imágenes mientras se garantiza su seguridad durante la transmisión.

Una mirada a los métodos para aclarar las decisiones de la IA a través del suavizado de gradientes.

Un nuevo enfoque para la búsqueda de arquitecturas neuronales ofrece flexibilidad y un rendimiento mejorado.

Un nuevo método mejora el análisis de imágenes médicas mientras conserva detalles críticos.

ESGNN mejora la generación de grafos de escena a partir de nubes de puntos 3D al preservar la simetría.

Explorando cómo los modelos PANN simulan el comportamiento hipereslástico de vigas bajo estrés.

Un nuevo enfoque mejora la eficiencia del aprendizaje en entornos de aprendizaje por refuerzo.

Nuevos métodos revelan información sobre las capacidades del deep learning usando geometría tropical.

El recorte de peso mejora el rendimiento del modelo en aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo.

Un nuevo método mejora la eficiencia y efectividad de LoRA en el aprendizaje automático.

Un nuevo estándar mejora la velocidad y la eficiencia energética de las redes neuronales en la computación.

Un nuevo modelo que combina LSTMs con computación cuántica para mejorar el manejo de datos.

Los KANs mejoran el análisis y clasificación de imágenes mientras usan menos recursos.

Swish-T mejora el rendimiento del modelo en el aprendizaje profundo a través de técnicas de activación innovadoras.

Investigando cómo los modelos sobreparametrizados superan a los subparametrizados en el aprendizaje de características.

Un análisis de RNN-TPPs y su impacto en la precisión de la predicción de eventos.

El aprendizaje mutuo mejora el rendimiento y la estimación de la incertidumbre en redes neuronales bayesianas.

Investigando cómo las redes neuronales aprenden características durante el entrenamiento.

Entender cómo giran las galaxias revela información clave sobre su estructura y masa.

Un nuevo modelo mejora la simulación de instrumentos de cuerda para un sonido más realista.

Un nuevo método mejora el aprendizaje auto-supervisado al agregar un componente de memoria.

Un nuevo diseño de capa convolucional reduce parámetros y mejora la interpretabilidad en modelos de IA.

Este artículo explora soluciones para el sobre suavizado en redes neuronales gráficas, centrándose en GCNs.

Explora cómo el tamaño del lote afecta el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.

SineKAN ofrece mejor velocidad y rendimiento usando funciones seno en redes neuronales.

Nueva investigación revela patrones complejos en la dinámica de entrenamiento del aprendizaje automático.

Un estudio sobre el comportamiento energético en redes de aprendizaje profundo que mejora el análisis de señales.

Examinando cómo las condiciones de frontera afectan el rendimiento de las computadoras cuánticas de reserva.

Este artículo examina los factores que influyen en la capacidad de las redes neuronales para generalizar a partir de datos.

Explorando nuevos métodos para mejorar la estimación de incertidumbre en redes neuronales bayesianas.