Derniers articles pour Réseaux de neurones

Une nouvelle méthode améliore la résolution des équations aux dérivées partielles sans maillage global.

Un aperçu de la comparaison entre les réseaux de neurones quantiques et classiques.

De nouvelles méthodes d'attention améliorent l'efficacité et les performances des modèles de transformateurs.

Un nouveau générateur de poids améliore l'efficacité et la qualité de l'entraînement des réseaux de neurones.

Une nouvelle méthode améliore le transfert de connaissance dans les réseaux de neurones.

Un aperçu des innovations des MPNNs à plusieurs corps pour analyser des données de réseaux complexes.

Analyser comment les transformers comptent les occurrences d'éléments dans des séquences.

Cet article examine l'application des réseaux de neurones pour résoudre les équations de diffusion-réaction.

Voici SpikeVoice, un système écoénergétique pour une synthèse vocale de haute qualité.

DropKAN améliore la performance des KAN en s'attaquant aux problèmes de Dropout.

Une nouvelle méthode améliore les réseaux de neurones bayésiens pour une meilleure généralisation dans l'apprentissage par transfert.

Techniques pour optimiser les RNN, en se concentrant sur Mamba et les défis de quantification.

Recherche sur les interactions de groupe dans l'apprentissage des langues en utilisant des agents neuronaux avancés.

Des recherches montrent comment la variabilité améliore les contrôleurs ANN pour de meilleures performances dans des environnements divers.

Examiner la confidentialité différentielle et la régression NTK pour protéger les données des utilisateurs dans l'IA.

Une explication de comment les transformers gèrent le problème du 2-SAT en IA.

Un aperçu de comment les réseaux de neurones combinent des caractéristiques pour représenter des relations complexes.

Une nouvelle approche pour comprendre les réseaux de neurones grâce à des transformateurs semi-synthétiques.

Les JumpReLU SAEs améliorent la représentation des données tout en restant simples et clairs.

Une nouvelle théorie dévoile des infos sur l'apprentissage continu et l'oubli dans l'IA.

Explorer comment les DNN récupèrent des fonctions dans des configurations surparamétrées.

AsyCo améliore la précision d'apprentissage avec des étiquettes incomplètes en utilisant une approche à double tâche.

L'ANR améliore l'efficacité et la performance dans les tâches de représentation des données.

Des recherches montrent des dynamiques cruciales dans la communication neuronale et leur impact sur le fonctionnement du cerveau.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'ajustement des hyperparamètres en utilisant les données des modèles précédents.

Cette étude analyse la performance des circuits de réseaux neuronaux et leur fiabilité.

SNNGX propose de nouvelles solutions de sécurité pour les réseaux de neurones à pointes dans diverses applications.

Un nouveau cadre aide les chercheurs à aligner et analyser les données d'activité neuronale pour les études sur la mémoire.

Cet article parle des modèles prenant en compte l'incertitude pour mieux analyser les champs vectoriels en utilisant des réseaux de neurones profonds.

Cette étude révèle de nouvelles méthodes pour reconstruire des données d'entraînement à partir d'images haute résolution.

Cette méthode améliore la vie privée tout en augmentant la précision du modèle en IA.

Une étude révèle comment les synapses électriques influencent le signalement et la coordination des neurones.

Un aperçu des forces et faiblesses des KAN et MLP en apprentissage automatique.

Un nouveau modèle améliore le traitement des graphes en s'attaquant à des défis clés des GNN.

Explorer les attaques par canal auxiliaire sur les réseaux de neurones avec OpenVINO et leurs implications.

KSGAN améliore les modèles génératifs avec une mesure de distance unique pour une meilleure génération d'échantillons.

Une nouvelle approche améliore la précision de la modélisation 3D à partir d'images multi-vues.

Cet article analyse la performance des modèles sur différentes tâches et ensembles de données.

Cette étude examine les contraintes pour la fonction ReLU répétée dans les réseaux de neurones.

Explorer le rôle des réseaux de neurones à impulsions dans l'apprentissage fédéré vertical pour la protection des données.