Informatique - Informatique neuronale et évolutive

Techniques pour gérer les hyperparamètres et les poids du modèle pour une meilleure performance.

Cet article analyse les algorithmes co-évolutionnaires pour des problèmes d'optimisation adversariale binaire.

Explorer comment la structure temporelle améliore la performance des réseaux de neurones à impulsions.

MALT améliore l'efficacité et le succès des attaques adversariales dans les modèles de classification d'images.

CAReLU améliore l'apprentissage en équilibrant les valeurs positives et négatives dans les modèles d'apprentissage profond.

Une comparaison entre les SNN et les ANN pour le flux optique en utilisant des données de caméras basées sur des événements.

Un nouveau cadre améliore la compréhension des algorithmes de recherche locale et de leur comportement.

Une nouvelle méthode améliore la recherche d'architecture pour les modèles de deep learning.

Explorer le rôle de l'informatique neuromorphique dans le traitement efficace des données et l'apprentissage automatique.

Un nouveau modèle améliore la classification d'images pour les appareils à faible consommation.

Les neurones quantiques à intégration et tirage fuyants offrent de nouvelles possibilités pour un traitement des données efficace.

Un projet utilisant des réseaux de neurones à impulsion pour reconnaître les gestes en ASL.

Cette étude montre comment les réseaux de neurones peuvent mémoriser et reproduire avec précision des motifs de pics dans des conditions variées.

Un nouveau modèle aligne la programmation avec le matériel neuromorphique pour une meilleure efficacité.

Une étude sur le comportement des automates cellulaires et des réseaux aléatoires concernant les tâches de mémoire.

Un aperçu des réseaux neuronaux avec des modèles détaillés et simplifiés.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité énergétique et la vitesse de traitement dans les CNNs.

Une nouvelle approche encode et reconstruit des signaux sensoriels en utilisant des trains de pics.

Un nouvel algorithme sur Loihi 2 montre du potentiel pour résoudre les problèmes QUBO de manière efficace.

Un nouveau modèle de synapse améliore l'efficacité énergétique dans les réseaux de neurones à pics.

Découvre comment les algorithmes mémétiques améliorent l'efficacité et la performance de la conception d'antennes.

L'informatique neuromorphique imite le fonctionnement du cerveau pour un traitement efficace dans les appareils modernes.

De nouvelles techniques en informatique photonique montrent qu'elles peuvent gérer plusieurs tâches efficacement.

Découvre de nouvelles méthodes pour gérer l'énergie de ta maison efficacement avec l'apprentissage automatique.

Apprends à préparer et soumettre ton article scientifique de manière efficace.

Un outil pour visualiser des solutions complexes en optimisation multi-objectifs.

Des chercheurs améliorent les simulations de systèmes semblables au cerveau pour résoudre des problèmes complexes.

Une méthode pour entraîner des systèmes d'IA sans données étiquetées.

Snuffy propose une solution de machine learning pour une analyse précise des WSI.

Une nouvelle méthode pour le repérage de mots clés économe en énergie utilisant la technologie neuromorphique.

Cette étude révèle les avantages du traitement asynchrone dans les réseaux de neurones à impulsions.

L'algorithme Yi combine l'exploration et l'exploitation pour une optimisation efficace.

Utiliser des concepts darwiniens pour améliorer les méthodes d'entraînement des réseaux de neurones.

Présentation de SHSADE-PIDS, une méthode efficace pour la recherche d'architecture neuronale dans les données de nuages de points.

Une étude sur l'efficacité des QGANs par rapport aux modèles de Markov dans le suivi oculaire.

Une nouvelle approche de navigation inspirée des stratégies animales montre des promesses pour les agents artificiels.

Un nouvel algorithme améliore le suivi de mouvement grâce à des capteurs de vision dynamique en imitant les fonctions de l'œil.

Les cellules place dans l'hippocampe sont super importantes pour la mémoire et la perception de l'espace.

Une nouvelle méthode améliore la visualisation des données grâce à une recherche de projection efficace.

Les innovations dans les neurones LIF adaptatifs améliorent les performances dans les tâches temporelles et spatiales.