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

Une étude sur l’efficacité de KAN par rapport aux méthodes traditionnelles dans l’analyse des séries temporelles.

FourierKAN propose une nouvelle façon d'améliorer la précision et l'efficacité de la classification de texte.

UKAN améliore l'efficacité et la précision de l'IA pour des tâches de données complexes.

Un nouveau modèle augmente la précision pour prédire les endroits des éruptions solaires.

CrossGR améliore les recommandations de produits sur différents marchés en utilisant une technologie de graphes innovante.

Découvre comment les KAN offrent une alternative efficace aux réseaux de neurones traditionnels.

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

Une nouvelle méthode améliore les prédictions en apprentissage automatique en utilisant des modèles spécialisés.

Un cadre utilisant MLP et SVM identifie efficacement les malwares Android.

Cet article explore comment la physique statistique aide à comprendre l'apprentissage des réseaux de neurones.

MLP-GaP prédit rapidement les propriétés des galaxies à partir de gros ensembles de données.

QuWeiT transforme l'efficacité de l'IA en réduisant la consommation d'énergie tout en maintenant la performance.

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

Combiner la tech et des méthodes pour améliorer la détection des maladies en endoscopie par capsule.

NumGrad-Pull reconstruit efficacement des surfaces à partir de nuages de points 3D avec plus de détails.

MDiFF propose une façon plus intelligente de prévoir les ventes de mode et de réduire le gaspillage.

OP-LoRA améliore les modèles d'IA pour des tâches spécifiques, augmentant l'efficacité et la performance.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les ordinateurs interprètent le texte grâce à l'apprentissage basé sur les événements.

Les KKANs apportent des méthodes nouvelles pour s'attaquer efficacement à des défis scientifiques complexes.

Des modèles innovants inspirés de la biologie transforment la prédiction du trafic réseau économe en énergie.

Présentation d'ERGNN, une nouvelle méthode qui améliore les réseaux de neurones graphiques avec des filtres rationnels.