Une méthode pour aligner des réseaux profonds avec les jugements de similarité humains pour de meilleures performances.
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La science de pointe expliquée simplement
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On te présente une méthode qui simplifie l'entraînement des réseaux de neurones avec des résultats améliorés.
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Une méthode pour améliorer les MLP en utilisant des connaissances fiables des GNN.
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Une nouvelle méthode améliore les performances de sparsité N:M dans les modèles de deep learning.
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Une nouvelle méthode améliore la ré-identification des personnes en utilisant plusieurs modèles.
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Une nouvelle méthode améliore les résultats de classification de graphes en utilisant l'adaptation de domaine non supervisée.
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La couche HT-perceptron améliore les réseaux de neurones en combinant des techniques classiques et quantiques.
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De nouvelles représentations graphiques améliorent la distinction entre les graphes non isomorphes dans les tâches d'apprentissage automatique.
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Un nouveau design de neurone améliore les capacités des CNN tout en réduisant les coûts de calcul.
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Une nouvelle méthode révèle à quel point les DNN apprennent bien les fonctionnalités importantes à partir des données d'entraînement.
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Découvre comment la téléportation peut améliorer l'optimisation et la généralisation en apprentissage automatique.
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CORTICAL utilise des jeux coopératifs pour améliorer l'apprentissage de la capacité de canal dans les systèmes de communication.
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Une nouvelle méthode pour extraire efficacement des données géométriques des réseaux de neurones CPWA.
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Des chercheurs découvrent que des modèles plus simples peuvent rivaliser avec des réseaux plus profonds en termes de performance.
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Un nouveau cadre améliore la représentation des graphes en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.
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Un nouveau modèle cherche à clarifier le fonctionnement interne des réseaux de neurones profonds.
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Présentation d'un modèle qui améliore le traitement des données quantiques grâce à une meilleure gestion des états.
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Cet article examine l'efficacité de l'alignement de feedback dans l'entraînement des réseaux de neurones.
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Une nouvelle méthode améliore les défenses des réseaux de neurones contre les attaques adversariales.
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Une nouvelle approche améliore la robustesse des DEQs face aux interférences adversariales.
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Une nouvelle approche du sampling de Gibbs améliore la performance des réseaux de neurones.
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Une nouvelle approche améliore les performances des RNN-T dans la reconnaissance vocale automatique.
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La recherche montre que des neurones communs aident à la compréhension dans différents modèles d'IA.
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Une nouvelle approche de la communication sans fil utilisant CNN-AE améliore l'efficacité et réduit les erreurs.
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La perte ELM améliore la précision de classification pour les classes minoritaires dans les modèles de reconnaissance d'images.
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Cet article explore des méthodes pour améliorer le raisonnement géométrique de l'IA en utilisant des priorités géométriques.
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Une nouvelle méthode améliore la robustesse des réseaux de neurones face à plusieurs corruptions d'images.
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Une nouvelle méthode améliore la vitesse d'entraînement et la performance des modèles de diffusion.
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Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des prédictions dans les réseaux de neurones en utilisant la spintronique.
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