Derniers articles pour Réseaux de neurones

Présentation d'un nouveau cadre d'optimisation pour entraîner des réseaux de neurones en utilisant des structures de variétés.

Cet article met en avant des méthodes de formation certifiées pour des réseaux de neurones robustes.

Nouvelles méthodes pour renforcer la résistance des SNN contre les attaques.

Une nouvelle approche pour améliorer les Graph Neural Networks en utilisant des modèles en soupe.

Un aperçu des opérateurs neuronaux, en se concentrant sur l'injectivité et la bijectivité.

Les SMNN combinent la topologie et les réseaux de neurones pour un meilleur traitement des données et une explicabilité.

SeqBoat utilise l'activation modulaire sparse pour un traitement efficace des séquences.

Un coup d'œil sur le prompt-tuning et son impact sur l'attention dans les modèles de langage.

Nouveau modèle imite des motifs biologiques avec des réseaux neuronaux sans entrée externe.

Un nouveau modèle améliore l'apprentissage de la représentation des réseaux de neurones en utilisant des caractéristiques de GNN et de Transformateur.

Cet article parle des hyperréseaux partiels comme solution pour l'oubli catastrophique.

De nouvelles méthodes adaptatives améliorent l'optimisation bi-niveau en apprentissage profond.

La représentation neuronale de Fourier progressive améliore le traitement vidéo tout en gardant la qualité.

Un cadre pour fusionner les méthodes traditionnelles et modernes de réduction de dimension pour l'interprétabilité des modèles.

Une nouvelle approche améliore l'apprentissage dans des environnements partiellement observables.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité et la précision dans l'entraînement des transformateurs avec de l'arithmétique en basse précision.

Une nouvelle approche améliore les configurations de pooling dans les réseaux de neurones convolutionnels.

Une nouvelle méthode pour entraîner des modèles de manière efficace malgré les étiquettes bruyantes.

De nouvelles méthodes s'attaquent aux défis des réseaux de neurones en utilisant la technologie des memristors.

Une nouvelle méthode améliore la performance de l'apprentissage incrémental par classe et réduit l'oubli.

La recherche met en avant les avantages du design à largeur réduite dans les QNN.

Une nouvelle approche pour vérifier les comportements globaux des réseaux de neurones pour une performance fiable.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des traductions en utilisant un vocabulaire spécifique.

Cet article explore le grokking et ses effets sur l'entraînement des réseaux de neurones.

SingNet améliore le suivi des beats dans les voix chantées en utilisant des données passées.

De nouvelles méthodes visent à réduire les valeurs aberrantes dans les modèles de transformateurs, améliorant l'efficacité de la quantification.

Examen de la montée des réseaux neuronaux à pics dans l'intelligence artificielle.

La recherche met en avant les défis et les solutions pour que les systèmes d'apprentissage profond s'adaptent au fil du temps.

VCReg améliore l'apprentissage par transfert en favorisant des représentations de caractéristiques variées dans les modèles.

Un nouveau modèle de réseau de neurones s'attaque aux défis de l'analyse des données dépendantes.

Méthodes pour garantir que les Réseaux de Neurones Bayésiens sont fiables face aux attaques adversariales.

NetBooster améliore les performances des petits réseaux neuronaux pour les appareils intelligents.

Un nouveau G-CNN améliore l'analyse d'images médicales 3D et la précision.

FLOWER aborde l'apprentissage avec peu d'exemples et l'oubli catastrophique dans les modèles d'apprentissage automatique.

Les auto-encodeurs améliorent l'organisation et la classification des données dans l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode restaure des fresques abîmées en utilisant une technologie innovante.

Un nouvel optimiseur promet un entraînement plus rapide pour les réseaux de neurones profonds.

Une nouvelle approche aide l'IA à apprendre sans oublier ce qu'elle sait déjà.

Des approches innovantes s'attaquent aux problèmes inverses en utilisant des techniques basées sur l'apprentissage et des réseaux inversibles.

Un nouveau modèle améliore l'harmonisation des mélodies en tenant compte des facteurs émotionnels.