Informatique - Informatique neuronale et évolutive

FROND utilise le calcul fractionnaire pour améliorer les réseaux de neurones graphiques pour des données complexes.

Apprends comment une nouvelle méthode détecte efficacement les changements dans les flux de données.

Des recherches montrent de nouvelles méthodes pour améliorer la performance des réseaux de neurones à pics.

Combiner des modèles de langage larges avec des données pour découvrir efficacement des équations scientifiques.

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

Une nouvelle méthode améliore la précision des prévisions de prix en affinant la sélection des caractéristiques.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse des scènes visuelles en utilisant des techniques de codage efficaces.

Une nouvelle approche pour améliorer les modèles d'apprentissage profond contre les attaques adversariales.

Un nouveau système prédit les actions des piétons et des conducteurs, améliorant la sécurité routière.

Explorer comment l'informatique neuromorphique transforme le traitement des données visuelles.

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

L'étude met en avant l'importance des paramètres temporels dans la performance des réseaux de neurones.

Un aperçu de l'optimisation multi-objectifs avec des algorithmes évolutionnaires.

Un nouveau cadre qui améliore les prédictions en utilisant des principes cognitifs et un poids de précision.

Explorer des neurones spécialisés conçus pour des tâches spécifiques dans des réseaux artificiels.

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

Les modèles modernes de Hopfield améliorent les capacités de mémoire et de récupération des machines.

Explore comment l'analyse de dérive améliore l'efficacité des algorithmes d'IA.

Un nouveau cadre améliore l'optimisation en apprentissage automatique en utilisant des infos sur le comportement.

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 regard détaillé sur l'efficacité de l'algorithme MAg-ES pour résoudre des problèmes d'optimisation contrainte.

Présentation de la minimisation consciente de la netteté pour améliorer la construction de fonctionnalités en programmation génétique.

Les systèmes d'IA s'alignent de plus en plus sur la façon dont ils représentent les données.

Une nouvelle méthode améliore la détection du TDAH en utilisant des canaux EEG sélectifs.

De nouvelles techniques améliorent la fiabilité et la simplicité des modèles de programmation génétique.

Une nouvelle approche pour maximiser l'influence dans des réseaux complexes.

Une nouvelle méthode pour créer des designs architecturaux variés et efficaces.

Une nouvelle approche pour s'attaquer à l'optimisation non linéaire dans des conditions floues.

Safe CMA-ES optimise des solutions tout en mettant la sécurité en priorité dans divers domaines.

Explorer les RNC et leur rôle dans le traitement du langage à travers des éléments d'identité.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de recherche pour les défis d'optimisation multi-objectifs.

Un aperçu de comment la compositionnalité relie la langue, la pensée et l'IA.

Combiner des représentations en programmation génétique améliore la résolution de problèmes.

MoEUT améliore l'efficacité et les performances des Transformers Universels dans les tâches linguistiques.

Les MLPs montrent une efficacité surprenante dans l'apprentissage en contexte, remettant en question les idées sur la complexité des modèles.

Un aperçu des rêves neuromorphiques et leur impact sur l'efficacité de l'IA.

Les ETNN améliorent l'analyse de données complexes grâce à l'intégration topologique et géométrique.

Passer de l'ECDF à l'EAF améliore l'analyse de performance des algos.

Cette étude explore comment les agents communiquent en imitant des signaux utiles.