Últimos artículos para Redes Neuronales

Una mirada a cómo las redes lineales aprenden y evolucionan durante el entrenamiento.

Combinando física y geometría para mejorar las predicciones de dispersión acústica.

Descubre cómo los Leaky ResNets mejoran las técnicas de aprendizaje profundo.

Una mirada a los desafíos y métodos de inyectividad en capas ReLU dentro de redes neuronales.

Te presentamos DARE, un método para mejorar el aprendizaje automático sin olvidar el conocimiento viejo.

Un nuevo enfoque mejora los modelos Transformer para procesar mejor textos largos.

Una mirada al papel de la complejidad en el rendimiento del modelo.

Una nueva función de pérdida mejora el aprendizaje de características en tareas de clasificación.

Explorando métodos de clasificación para mezclas gaussianas superpuestas en aprendizaje automático.

Un modelo innovador maneja gráficos dinámicos mientras mejora el rendimiento y reduce el tiempo de entrenamiento.

Examinando cómo las capas de normalización influyen en el rendimiento de los transformadores y en cómo manejan las tareas.

Este estudio usa autoencoders dispersos para interpretar las salidas de la capa de atención en los transformers.

Nuevos métodos mejoran la modelación de problemas electromagnéticos con interfaces usando redes neuronales.

Un nuevo enfoque de red neuronal mejora la precisión en las leyes de conservación hiperbólicas.

Cómo las Mezclas de Expertos mejoran el rendimiento en tareas de Aprendizaje por Refuerzo Profundo.

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.