Últimos artículos para Redes Neuronales

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.

ISQuant ofrece un nuevo enfoque para la cuantización y el despliegue eficiente de modelos.

Descubre cómo la cuantización dinámica adaptativa mejora los modelos VQ-VAE para una mejor representación de datos.

Este estudio analiza cómo las redes neuronales interpretan el habla usando espectrogramas.

Este estudio explora cómo los transformadores aprenden de procesos de Markov a través de la inicialización y el flujo de gradientes.

Este estudio mejora el aprendizaje por transferencia al optimizar las tasas de aprendizaje para cada capa.

Este estudio explora el papel de las capas feed-forward en los modelos de lenguaje de código.

Combinando sonido e imágenes para sistemas de reconocimiento más inteligentes.

Explorando cómo las redes neuronales usan sus pesos aprendidos de manera efectiva.

Este artículo describe un nuevo enfoque usando Entrenamiento en el Momento de la Prueba para mejorar el rendimiento de las RNN.

Un método para mejorar la eficiencia del modelo en el aprendizaje automático a través de estrategias de poda efectivas.

LayerShuffle mejora la robustez de las redes neuronales al permitir una ejecución flexible de las capas.

Explorando cómo las redes de Hopfield imitan el almacenamiento y la recuperación de memoria en el cerebro.

Presentamos un nuevo método para redes neuronales bayesianas que mejora el modelado de la incertidumbre.

Explorando fKANs y su impacto en el rendimiento del aprendizaje automático.

Estudio sobre la influencia del tamaño del campo receptivo en modelos U-Net para segmentación de imágenes.

ElasticAST permite procesar audio de longitud variable de manera eficiente sin perder detalles importantes.

Un nuevo método simplifica formas 3D complejas con superficies de barrido efectivas.

Este artículo investiga cómo las redes neuronales procesan datos a través de sus representaciones.

Un nuevo enfoque mejora el tiempo y la eficiencia del entrenamiento de CNN.

Presentando un método que mejora el aprendizaje con datos limitados sin olvidar lo que ya se sabe.