Derniers articles pour Réseaux de neurones

L'attention en cône améliore les relations de données dans les modèles avec des structures hiérarchiques.

Examiner l'OODF et son impact sur l'apprentissage continu en intelligence artificielle.

Examine le rôle de la fréquence et de la compositionnalité dans les méthodes de tokenisation par sous-mots.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité et la flexibilité des modèles génératifs.

Une nouvelle approche pour améliorer l'efficacité de l'entraînement des transformateurs en utilisant des voies d'information.

Une méthode qui combine le raisonnement symbolique et les réseaux de neurones pour prendre de meilleures décisions.

De nouvelles techniques améliorent la correspondance d'images dans l'analyse médicale et le diagnostic.

Une étude sur comment l'échelle et la complexité influencent la performance des réseaux de neurones.

Cet article explore comment les transformers mémorisent les données grâce à l'attention multi-tête.

Les réseaux de neurones accouplés améliorent le partage et le traitement de l'info dans les systèmes neuronaux.

Une nouvelle méthode améliore la modélisation 3D à partir d'entrées rares et bruyantes en utilisant des images de profondeur.

Cette étude explore l'entraînement des machines d'Ising pour des tâches d'IA en utilisant une méthode novatrice.

Une nouvelle architecture GNN améliore les mécanismes d'attention pour de meilleures performances dans les couches profondes.

Explorer l'alignement des retours comme une alternative à la rétropropagation traditionnelle dans les réseaux de neurones.

Explorer pourquoi le SGD excelle en généralisation par rapport aux méthodes traditionnelles.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les modèles gèrent les données inattendues.

Une nouvelle méthode utilise la symétrie dans les données pour de meilleurs résultats d'apprentissage.

Présentation d'une nouvelle méthode utilisant des lancers de pièce pour une meilleure exploration dans des environnements complexes.

Explore comment le bruit influence les réseaux de neurones récurrents et la complexité des échantillons.

La recherche propose de nouvelles ODEs neuronales qui respectent les contraintes de variété en robotique.

Comment les matrices de Gram et les couches de normalisation améliorent l'apprentissage des réseaux de neurones.

Cette étude évalue la calibration des prévisions probabilistes dans les modèles de régression neuronale.

AFFJORD améliore la modélisation générative avec de nouvelles techniques puissantes.

Un aperçu des dynamiques d'apprentissage des réseaux à deux couches et de leurs applications.

Une nouvelle technique améliore les réseaux de neurones modulaires en rendant le routage plus efficace.

Un nouveau modèle de réseau de neurones combine efficacité et méthodes d'entraînement efficaces.

Explorer comment les réseaux résiduels améliorent l'entraînement et renforcent la généralisation.

Découvrez comment la sparsité essentielle optimise les gros modèles sans perte de performance.

Une nouvelle méthode pour prédire avec précision le stress dans des matériaux complexes.

Examiner comment des réseaux légèrement surparamétrisés améliorent les résultats d'entraînement.

CIN++ améliore l'analyse des données dans des systèmes complexes, surtout en chimie.

Un aperçu de comment les espaces de Barron améliorent la performance des réseaux de neurones en haute dimension.

La recherche améliore les techniques de quantification pour rendre les modèles de reconnaissance vocale plus efficaces.

ScoreCL améliore l'apprentissage des modèles grâce à un appariement de scores adaptatif dans l'apprentissage contrastif.

Cette recherche examine comment les décodeurs NBP se comportent sur des données jamais vues et les facteurs qui influencent la généralisation.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la performance des réseaux de neurones en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode pour créer des sons d'impact réalistes grâce aux réseaux de neurones.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance d'objets dans des espaces 3D en utilisant des modèles 2D existants.

Une méthode pour aligner des réseaux profonds avec les jugements de similarité humains pour de meilleures performances.

On te présente une méthode qui simplifie l'entraînement des réseaux de neurones avec des résultats améliorés.