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Un nouveau modèle qui améliore la performance des tâches visuelles en combinant des CNN et des Transformers.

Des recherches montrent comment les connexions neuronales façonnent le comportement du cortex moteur.

HAT-CL simplifie l'apprentissage continu en automatisant l'intégration HAT, ce qui améliore l'adaptabilité du modèle.

AIMC booste l'efficacité des réseaux de neurones profonds en traitant les données directement dans la mémoire.

Une nouvelle technique de filtrage améliore la clarté des explications des décisions de l'IA.

Une nouvelle approche pour améliorer la modélisation de la similarité sémantique des textes.

Une nouvelle méthode améliore la qualité des images sur des réseaux peu fiables.

Cet article parle des Transformers façonnés et de leur rôle dans la stabilisation des modèles d'apprentissage profond.

Apprends comment la compression des tenseurs améliore les stratégies d'inférence partagée en deep learning.

Un nouveau cadre améliore l'estimation de densité dans les réseaux antagonistes génératifs.

Cet article examine comment les réseaux de neurones utilisent les fréquences dans les images pour la classification.

Une nouvelle approche pour gérer l'incertitude dans les modèles d'apprentissage profond.

Explorer comment les réseaux de neurones multiplicatifs améliorent la modélisation polynomiale pour les simulations d'ingénierie.

Un aperçu de comment BT-RvNN améliore l'utilisation de la mémoire et la performance dans les réseaux de neurones.

Recherche sur l'amélioration des mesures d'état quantique dans des environnements bruyants.

Ce travail explore une nouvelle architecture de réseau de neurones pour prédire les systèmes hamiltoniens.

Un aperçu des GNN, leurs caractéristiques et la dynamique d'entraînement.

Cette étude améliore les Vision Transformers pour une meilleure efficacité de classification d'images.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse d'apprentissage des algorithmes de machine learning.

TransFusion améliore la génération de données de séries temporelles synthétiques de haute qualité sur de longues séquences.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité des réseaux de neurones à impulsions grâce à une réduction des tirs.

Un aperçu des composants clés du deep learning et de leurs interactions.

Cette étude se concentre sur l'amélioration des GNN pour surmonter les défis liés aux données d'entraînement biaisées.

De nouvelles recherches montrent comment Sumformer peut améliorer l'efficacité des Transformers.

Une nouvelle méthode améliore les transformations d'images pour plus de précision et d'efficacité.

Une étude sur les SCS par rapport aux couches de convolution traditionnelles dans la classification d'images.

Des méthodes innovantes améliorent l'efficacité de l'entraînement des réseaux de neurones profonds.

Découvre des techniques innovantes qui améliorent le procesus d'apprentissage des réseaux à valeurs discrètes.

Explorer comment les interactions entre unités améliorent l'entraînement des réseaux de neurones.

Cette étude montre l'efficacité des Transformers à une couche dans la mémorisation des données.

Présentation d'un cadre pour simplifier la régularisation sparse grâce à des techniques d'optimisation lisses.

Une nouvelle méthode pour comprendre les relations musicales à travers des arbres de dépendance.

Cet article parle des méthodes pour améliorer les performances de la segmentation sémantique en utilisant des taux atrous.

Une nouvelle perspective sur les réseaux de neurones en mettant l'accent sur la simplicité et la réalisation des fonctions.

Un aperçu de comment la décomposition polyédrique aide à comprendre les réseaux de neurones ReLU.

Examiner comment les lois de conservation influencent l'entraînement et la performance des modèles.

Explorer comment les couches des modèles linguistiques s'adaptent quand elles sont endommagées.

PBT-NAS combine des techniques d'entraînement pour améliorer la recherche d'architecture de réseaux de neurones.

TaskExpert améliore l'apprentissage multi-tâches en utilisant des réseaux d'experts et des systèmes de mémoire.

Améliorer les approches d'apprentissage profond pour résoudre des problèmes inverses non linéaires avec de nouveaux cadres.