Derniers articles pour Réseaux de neurones à impulsion

Explorer des pistes biologiques pour améliorer les technologies de Deep Learning.

Cet article examine comment les modèles biologiques améliorent l'IA grâce aux réseaux de neurones à impulsion.

Une étude révèle la reconnaissance d'activité humaine économe en énergie utilisant des réseaux de neurones à impulsions dans les appareils portables.

Un aperçu de comment l'optimisation Minimax améliore l'efficacité des réseaux de neurones à impulsions.

Un nouveau modèle promet un meilleur apprentissage pour l'intelligence artificielle grâce à des méthodes inspirées du cerveau.

Combiner des DNN et des SNN avec un chiffrement homomorphe pour garantir la confidentialité des données.

Présentation des nœuds SNN réversibles pour un entraînement efficace et une utilisation optimale de la mémoire.

De nouvelles techniques améliorent le processus d'entraînement des réseaux de neurones à pics.

Un nouveau modèle combine U-Net et des réseaux de neurones à impulsions pour des tâches d'image efficaces.

SpikingBERT combine des réseaux neuronaux à impulsions avec des tâches de langage pour une meilleure efficacité énergétique.

Une nouvelle méthode pour améliorer la qualité de la parole en utilisant des réseaux éconergétiques.

Explorer comment les circuits cérébraux améliorent l'apprentissage et le traitement de l'information.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité en convertissant les PINNs en SNNs pour des applications scientifiques.

Cette étude améliore la performance des SNN en prenant en compte les délais de signal axonal.

Les astrocytes améliorent la performance et la tolérance aux pannes des réseaux de neurones à impulsions.

Examiner comment l'informatique neuromorphique améliore l'efficacité de la communication par satellite.

Une nouvelle approche fusionne des modèles d'état avec des réseaux de neurones à impulsions pour une meilleure gestion des données.

Les DPCNN améliorent la reconnaissance d'image grâce à des méthodes de traitement semblables à celles du cerveau.

Explorer le potentiel des SNN dans les applications d'informatique en périphérie.

Les SNNs offrent des solutions économes en énergie pour les tâches de traitement du langage naturel par rapport aux modèles traditionnels.

Découvre le monde économe en énergie des Réseaux de Neurones à Pointes et leurs méthodes d'apprentissage uniques.

Cette recherche examine les vulnérabilités dans les SNN combinés avec des techniques d'apprentissage fédéré.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité énergétique et les performances des réseaux de neurones à pics.

La bibliothèque Spyx améliore l'efficacité dans l'entraînement des réseaux de neurones à impulsions.

Explore les modèles qui imitent les processus cérébraux à travers des pics.

Un nouveau design améliore les réseaux de neurones à spikes pour une recherche plus flexible.

SpikExplorer simplifie la conception de réseaux de neurones à pics écoénergétiques pour les appareils portables.

Une nouvelle approche améliore l'évitement d'obstacles par les robots en utilisant l'informatique neuromorphique.

Découvre comment l'informatique neuromorphique améliore la communication dans les microgrids.

Un nouveau cadre améliore les performances des modèles en utilisant des délais synaptiques dans des systèmes neuromorphiques.

Un nouveau modèle améliore l'estimation de la profondeur en utilisant des données de caméra événementielle grâce à des algorithmes efficaces.

De nouvelles méthodes exploitent des architectures symboliques vectorielles pour une programmation efficace des réseaux de neurones.

Une nouvelle architecture améliore la reconnaissance vocale des machines en utilisant des réseaux de neurones à impulsions.

Un aperçu des méthodes d'entraînement pour les réseaux de neurones à impulsions et leurs implications.

Apprends comment les fonctions affines améliorent les réseaux de neurones à impulsions pour de meilleures performances.

De nouvelles techniques améliorent l'apprentissage dans les réseaux de neurones à pics tout en réduisant les besoins en mémoire.

Un nouveau modèle améliore l'apprentissage de l'IA en imitant une conscience semblable à celle des humains.

Des méthodes innovantes améliorent l'efficacité des réseaux de neurones à impulsions.

Cet article parle de comment GRSNN améliore les tâches de raisonnement sur les graphes en utilisant le délai synaptique.

Découvrez comment les SNN améliorent l'efficacité énergétique dans les systèmes de conduite autonome.