Derniers articles pour Fonctions d'activation

Découvrez comment les réseaux de convolution graphiques analysent des données complexes dans différents domaines.

Explorer les KAN comme une nouvelle approche pour des modèles d'apprentissage par renforcement efficaces.

Une nouvelle méthode améliore la recherche de fonctions d'activation pour les modèles de deep learning.

Explorer la relation entre les réseaux de neurones et les modèles de spin pendant l'entraînement.

Explorer les réseaux de neurones polynomiaux et leurs applications dans différents domaines.

Analyse de l'impact des composants basés sur les quaternions sur les performances de classification d'images.

Un aperçu de la façon dont les méthodes d'apprentissage profond s'attaquent aux équations différentielles.

Cette étude examine la performance et les conditions pour les réseaux de neurones quantifiés sous l'arithmétique à virgule fixe.

Une nouvelle méthode améliore la représentation d'images et de formes en utilisant une fonction d'activation apprenable.

KAT améliore l'apprentissage profond en utilisant des KANs avancés pour remplacer les MLPs.

Une méthode pour améliorer les modèles d'apprentissage automatique qui gèrent des données corrompues.

Apprends comment les hyperparamètres influencent la performance et la complexité des réseaux de neurones.

Les petits modèles de langue changent la façon dont la techno fonctionne dans les appareils du quotidien.

Cet article examine les MLP et les KAN dans des environnements avec peu de données.

Les fonctions Zorro offrent des solutions fluides pour améliorer la performance des réseaux de neurones.

Apprends à reconstruire des réseaux de neurones et ses implications.

Explore comment les RNN imitent les fonctions cérébrales dans les tâches de résolution de problèmes.

Découvre l'impact de PolyCom sur les réseaux neuronaux et leur performance.

Les KANs offrent flexibilité et efficacité en apprentissage automatique par rapport aux MLPs.

Cette étude analyse la prédiction de mortalité chez les personnes âgées en utilisant un modèle 1D-CNN.

Un aperçu de comment les modèles de taux de tir expliquent la formation et la récupération de la mémoire.

La fonction d'activation HeLU résout les limitations de ReLU pour les modèles de deep learning.

Explorer la sparsité d'activation pour améliorer l'efficacité des modèles de langue.

xIELU propose une alternative prometteuse aux fonctions d'activation traditionnelles en deep learning.

Explore comment le Bandersnatch ANDHRA améliore les réseaux neuronaux grâce au branching.

Découvre les dernières avancées des cartes cognitives floues et leurs applications dans le monde réel.

Découvrez comment les réseaux de neurones transforment l'analyse des données en physique des particules.

Flex-PE améliore l'efficacité de l'IA avec une puissance de traitement adaptable.

PowerMLP propose une solution rapide pour un entraînement efficace des réseaux de neurones.

Découvrez comment TAAFS améliore les réseaux de neurones pour des tâches complexes.

Les réseaux de neurones apprennent à partir des données, transformant la façon dont les ordis prennent des décisions.

Découvre comment les réseaux ReLU profonds apprennent et pourquoi l'injectivité est importante.

Une nouvelle méthode améliore la détection des tumeurs du foie dans les scans CT, ce qui aide à prendre des décisions médicales.

Une nouvelle fonction d'activation améliore les réseaux de neurones pour résoudre des problèmes physiques complexes.