Derniers articles pour Poids

Explorer les tendances dynamiques dans la fonctionnalité et le design des réseaux neuronaux.

Une nouvelle façon d'évaluer la santé juste avec une image de smartphone.

Un nouvel outil pour ajuster les données d'enquête pour mieux représenter la population.

Une nouvelle approche pour analyser ADABOOST en utilisant des tableaux de vérité pour mieux comprendre les classifieurs.

Cette étude examine comment l'ordre des repas influence la consommation d'énergie et les variations de poids.

Apprends des méthodes efficaces pour planifier des jobs afin d'améliorer l'efficacité et réduire les temps d'attente.

Un aperçu sur la réduction des coûts de transport en utilisant la théorie des graphes.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage machine en gardant des connaissances tout en apprenant de nouvelles tâches.

Découvre comment l'optimisation basée sur les essaims utilise la coopération et le hasard pour améliorer la résolution de problèmes.

Découvre les types et les applications des automates pondérés dans la modélisation des systèmes numériques.

AQC propose des solutions fraîches pour entraîner les réseaux de neurones efficacement.

Une nouvelle approche améliore l'estimation de l'incertitude pour l'hadronisation dans les expériences de physique des particules.

Recherche de structures qui relient des points dans des graphes infinis avec des propriétés uniques.

Examiner l'efficacité de la planification avec des temps de traitement des tâches incertains.

GRANDE utilise la descente de gradient pour améliorer l'apprentissage à partir de données tabulaires.

MixQuant optimise les choix de largeur de bits pour les réseaux de neurones profonds, en équilibrant efficacité et précision.

Explorer l'algèbre du moment angulaire total de Dunkl et son importance en mathématiques et en physique.

De nouvelles méthodes améliorent le contrôle des erreurs dans les tests en ligne.

Un guide pratique pour utiliser l'approximation par spline pour l'analyse de données et la gestion des valeurs aberrantes.

CooL-MiGuide aide les participants à perdre du poids et à améliorer leur perception de la santé sur huit mois.

Cet article parle des stratégies pour maximiser les poids dans les problèmes de rangement en triangle.

Explorer le lien entre les matrices de poids et l'apprentissage des caractéristiques dans les réseaux de neurones.

Une nouvelle approche pour combiner différents modèles efficacement pour de meilleures performances.

Explorer comment la profondeur du réseau impacte l'apprentissage et la généralisation en IA.

TrialEmulation aide les chercheurs à analyser les effets des traitements en utilisant des données d'observation.

Le poids et les habitudes des parents influencent beaucoup la santé de leurs enfants.

Une plongée profonde dans les réseaux multilayers et leurs applications dans la vraie vie.

Examiner des méthodes tactiles pour simuler le poids dans des espaces virtuels.

De nouveaux algorithmes améliorent l'appariement de poids dans les matroïdes pour résoudre des problèmes pratiques.

Un guide pour gérer plusieurs relations grâce à des plannings de réunions efficaces.

DelGrad améliore l'apprentissage dans les réseaux de neurones à spikes en se concentrant sur le timing des spikes.

Cet article examine l'impact des réseaux de neurones sur la forme des données et la classification.

Une nouvelle méthode réduit les menaces de porte dérobée dans les réseaux de neurones profonds.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions en santé en utilisant des sources de données externes.

Cette étude se concentre sur des méthodes efficaces pour les t-appairages dans des graphes restreints.

SHiRA améliore l'efficacité du changement de modèle en IA sans perdre les concepts clés.

Un aperçu des défis d'injectivité et des méthodes dans les couches ReLU des réseaux de neurones.

Explorer les améliorations pour prédire des motifs ponctuels en utilisant l'apprentissage par processus ponctuel.

Un aperçu des algèbres d'Araki-Woods tordues à valeurs d'opérateurs et leur importance dans les systèmes quantiques.

BasisN s'attaque aux défis de la RRAM pour des calculs de réseaux neuronaux profonds plus rapides et écoénergétiques.