Derniers articles pour Réseau de neurones

Cet article parle des classificateurs à noyau et de leurs performances dans les espaces de Sobolev.

Méthodes innovantes pour analyser les événements cosmiques en utilisant des réseaux de neurones avancés.

Explore comment DualView améliore l'attribution des données dans les modèles d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les robots comprennent leur environnement pour une meilleure navigation.

Utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer les pinces optiques pour un réarrangement précis des particules.

Avancées dans l'utilisation de l'apprentissage automatique pour prédire le comportement des particules dans le modèle BGK.

L'algèbre introduit de nouvelles méthodes pour gérer des données complexes en apprentissage automatique.

Améliorer la sécurité des machines grâce à de meilleurs contrats de perception et des approches basées sur l'apprentissage.

Un nouveau flux de travail améliore la qualité des images XCT et la vitesse d'inspection des pièces métalliques.

Améliorer la qualité d'image en CT par rayons X grâce à des fonctions de perte ciblées.

Cette étude présente un réseau de neurones conçu pour comprendre les systèmes périodiques.

Apprends comment la dé-réverbération améliore la reconnaissance vocale dans des environnements bruyants.

Un processus en deux étapes pour modéliser avec précision des systèmes complexes en utilisant des réseaux de neurones.

Une nouvelle approche utilise des réseaux de neurones pour accélérer la recherche des valeurs propres et des vecteurs propres.

Un nouveau corpus multilingue améliore la génération et l'analyse des arguments.

Une nouvelle méthode améliore la séparation des sources de galaxies mélangées en utilisant l'apprentissage automatique.

Une méthode pour comprendre les interactions des données dans différents domaines.

Cette méthode améliore la navigation des robots en utilisant des réseaux de neurones pour un plan de chemin efficace.

Cette étude examine des fonctions d'activation adaptatives pour améliorer les performances du modèle dans des scénarios avec peu de données.

La recherche se concentre sur l'optimisation des synthétiseurs pour les vocalisations humaines dans différents médias.

SymbolNet améliore la régression symbolique en utilisant des réseaux de neurones pour une génération de modèles efficace.

Une nouvelle méthode pour séparer précisément le premier plan et l'arrière-plan dans les images.

Des chercheurs ont développé des modèles simplifiés pour mieux prévoir les réponses des neurones dans V1.

Une méthode pour connecter des réseaux de neurones avec un raisonnement symbolique pour de meilleures performances.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité de la détection d'objets dans les voitures autonomes.

Une nouvelle méthode d'imagerie utilise des réseaux neuronaux pour une analyse tissulaire plus rapide, soutenant la recherche sur le cancer.

Les modèles du monde aident les voitures autonomes à prédire les événements sur la route pour la sécurité.

Une nouvelle méthode améliore la résolution d'équations complexes en utilisant l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode simplifie le transfert de style audio en utilisant des effets non-différentiables.

Examinant la capacité des LLMs à résoudre des problèmes mathématiques, surtout l'arithmétique modulaire.

Une nouvelle méthode combine des réseaux de neurones et la décomposition de domaine pour résoudre des PDE complexes.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité des réseaux neuronaux à pointes sans dépendance aux tâches.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de diffusion en utilisant l'estimation des scores des voisins les plus proches.

Une revue du rôle de l'apprentissage profond dans la prédiction des configurations de performance des logiciels.

Cet article examine les modèles de deep learning et leur compréhension à travers les courbes d'apprentissage.

Cette méthode améliore l'efficacité de la localisation mmWave en utilisant des techniques d'apprentissage auto-supervisé.

Explorer les comportements des neutrinos pendant les supernovae et leurs effets de conversion de saveur.

Les élastomères diélectriques convertissent l'énergie électrique en mouvement mécanique, offrant des applications diverses.

Un aperçu de comment les systèmes neuronaux façonnent notre intelligence.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la résolution des PDE avec l'apprentissage profond.