Informatique - Informatique neuronale et évolutive

Une nouvelle règle de départage améliore l'efficacité de l'NSGA-II pour les problèmes multi-objectifs.

De nouvelles techniques améliorent l'efficacité de l'entraînement des réseaux neuronaux et la gestion de la mémoire.

Des chercheurs dévoilent comment les stratégies de mutation influencent les performances des algorithmes dans la résolution de problèmes.

Une nouvelle méthode pour améliorer les arbres de décision en apprentissage automatique.

En combinant efficacité et performance, SAFormer redéfinit les capacités des réseaux de neurones.

Découvrez comment les nouveaux modèles améliorent l'apprentissage des langues et la performance.

Découvrez comment l'informatique neuromorphique change la façon dont les machines apprennent et traitent l'information.

CwA-T propose une manière plus intelligente d'analyser les signaux EEG pour une meilleure santé du cerveau.

Spike2Former transforme les réseaux de neurones à pics pour une meilleure segmentation d'images.

Les réseaux d'attracteurs montrent comment les algorithmes d'optimisation se bloquent pendant la recherche de solutions.

Des pluviomètres à bas coût améliorent la prévision des pluies pour les communautés vulnérables en Bolivie.

Apprends comment les algorithmes génétiques imitent la nature pour résoudre des problèmes complexes de manière efficace.

Découvrez comment l'automatisation change l'étude des simulations de vie artificielle.

Découvrez comment les algorithmes quantiques améliorent les prévisions de séries temporelles et ouvrent de nouvelles perspectives.

Découvre comment le crossover influence les stratégies d'optimisation à plusieurs objectifs pour résoudre les problèmes efficacement.

Découvrez comment le cadre CoEvo améliore la capacité de l'IA à résoudre des problèmes complexes.

Découvre comment les robots imitent la détection des odeurs chez les animaux grâce à une technologie avancée.

Découvrez comment le motif XOR aide les cerveaux à garder l'équilibre et à traiter l'info.

Des chercheurs améliorent les épelleurs SSVEP pour une meilleure communication grâce à des techniques de données et des modèles linguistiques.

Découvrez comment des réseaux de neurones avancés aident les robots à naviguer dans des situations délicates.

Découvrez comment GAPA accélère l'optimisation des réseaux grâce à des algorithmes génétiques.