Derniers articles pour Réseaux de neurones

Cet article explore comment le bruit affecte l'activité neuronale dans les réseaux.

Des recherches montrent des stratégies pour améliorer l'adaptabilité des réseaux de neurones dans des conditions dynamiques.

Un aperçu de la capacité de mémoire dans les machines à comité en forme d'arbre large et ses implications.

Cet article explore comment les machines à comités en forme d'arbre gèrent la capacité de mémoire avec différentes activations.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage par transfert en optimisant la génération de poids à partir de modèles pré-entraînés.

De nouvelles méthodes d'apprentissage améliorent l'efficacité et la précision des réseaux neuronaux à pics.

Une nouvelle méthode pour peaufiner de gros modèles avec une efficacité améliorée.

Une analyse des Transformers et de leurs méthodes d'apprentissage autoregressives en contexte.

Des chercheurs ont développé des modèles simplifiés pour mieux prévoir les réponses des neurones dans V1.

Des recherches montrent des lacunes dans la performance des réseaux de neurones face à la corruption d'images.

LRR améliore l'efficacité et la performance de l'entraînement des réseaux de neurones grâce à une meilleure optimisation des paramètres.

Explorer les améliorations de l'efficacité de la transmission des données en utilisant des techniques d'apprentissage profond.

La bibliothèque Spyx améliore l'efficacité dans l'entraînement des réseaux de neurones à impulsions.

Une nouvelle étude examine le rôle de l'apprentissage de la représentation dans les tâches de graphes.

Explorer comment la netteté des minima influence la performance du modèle sur des données audio inaperçues.

Explorer comment les réseaux de neurones peuvent prédire avec précision sur des données jamais vues.

Des recherches montrent que les méthodes de régularisation générales améliorent la performance des agents RL hors politique sur différentes tâches.

Une méthode pour enlever des compétences indésirables des modèles de langue tout en gardant les fonctions essentielles intactes.

Examiner comment les réseaux de neurones graphiques prédisent efficacement des données invisibles.

Un aperçu des EDO dans le calcul continu et des défis de complexité.

adaptNMT simplifie la création de modèles de traduction pour tous les niveaux de compétence.

La recherche sur l'entraînement de précision cyclique améliore l'efficacité de l'entraînement des réseaux de neurones profonds.

Examiner comment les réseaux de neurones privilégient les fonctions simples aux motifs complexes.

Une approche hybride améliore la précision des prévisions pour des comportements complexes dans les systèmes.

Un nouveau modèle améliore la compréhension des relations entre les variables en utilisant des techniques d'apprentissage supervisé.

Les réseaux de neurones quantiques utilisent des connexions résiduelles pour améliorer l'apprentissage et la performance.

De nouvelles méthodes améliorent la robustesse des DNN face aux attaques adversariales en prenant en compte les vulnérabilités des exemples.

LD3M améliore la distillation de datasets en utilisant l'espace latent et des modèles de diffusion pour des résultats meilleurs.

Un aperçu de la façon dont le parallélisme de modèle aide à entraîner de grands réseaux neuronaux.

Une nouvelle approche pour évaluer les réseaux de neurones sans entraînement intensif.

Un aperçu de la façon dont les réseaux de Hopfield imitent les processus de mémoire.

Explorer comment la profondeur du réseau impacte l'apprentissage et la généralisation en IA.

La recherche montre comment les minima plats sont liés à de meilleures performances du modèle sur des données invisibles.

Cet article discute de nouvelles méthodes pour améliorer la performance de l'apprentissage avec peu d'exemples.

Enquête sur les effets du bruit sur l'entraînement des réseaux de neurones profonds et la vie privée.

Explore comment les produits scalaires améliorent la compréhension des relations en apprentissage automatique.

DiNAS propose une nouvelle façon de créer rapidement des réseaux de neurones performants.

Cet article examine comment les réseaux de neurones améliorent les prédictions avec de petits poids initiaux.

Traiter la surestimation de la valeur et le biais de récence pour améliorer la performance des agents.

Examiner comment la largeur du réseau impacte la rétention des connaissances pendant des tâches d'apprentissage séquentiel.