Derniers articles pour Réseaux de neurones

Des méthodes innovantes améliorent l'efficacité des réseaux de neurones à impulsions.

Une nouvelle architecture s'attaque aux défis de l'apprentissage continu et réduit l'oubli catastrophique.

Les nœuds virtuels aident à améliorer les performances des réseaux de neurones graphiques en renforçant le flux d'informations.

Une nouvelle méthode pour améliorer la rétention d'apprentissage dans les systèmes IA.

Présentation d'AnyLoss, qui transforme les métriques en fonctions de perte pour un meilleur entraînement des modèles.

Une nouvelle méthode améliore la suppression des données dans les modèles de graphes dynamiques tout en garantissant la confidentialité.

Une nouvelle méthode garantit une restauration d'image fiable en entraînant des réseaux de neurones monotoniques.

MoEUT améliore l'efficacité et les performances des Transformers Universels dans les tâches linguistiques.

Les MLPs montrent une efficacité surprenante dans l'apprentissage en contexte, remettant en question les idées sur la complexité des modèles.

SMT optimise le fine-tuning des grands modèles de langue avec des besoins en ressources réduits.

Une méthode pour entraîner des gros réseaux de neurones de manière efficace tout en utilisant moins de mémoire.

Nouvelles méthodes visent à améliorer l'apprentissage automatique en gardant des connaissances tout en s'adaptant à de nouvelles tâches.

Les ETNN améliorent l'analyse de données complexes grâce à l'intégration topologique et géométrique.

Un nouveau système hybride combine des méthodes optiques et électroniques pour une classification d'images efficace.

Cet article parle de TULIP, une méthode pour mieux estimer l'incertitude en machine learning.

De nouvelles méthodes améliorent la stabilité des systèmes de contrôle dans des conditions incertaines.

Apprends comment l'Entropie de Transfert améliore l'entraînement et la performance des Réseaux de Neurones Convolutifs.

La recherche montre comment les grands modèles de langage réagissent à différents types d'entrées.

Une nouvelle méthode réduit les menaces de porte dérobée dans les réseaux de neurones profonds.

Cet article examine les U-Nets et leur rôle dans le traitement d'images en utilisant des modèles génératifs.

Explore l'impact des normes sur l'entraînement et la performance des réseaux de neurones.

Une analyse des facteurs qui influencent l'oubli en apprentissage automatique.

Cette étude explore comment les représentations des réseaux de neurones évoluent pendant l'entraînement, inspirées par la nature.

Cette étude explore comment les DNN apprennent et s'adaptent grâce à l'entraînement.

Cet article parle de comment GRSNN améliore les tâches de raisonnement sur les graphes en utilisant le délai synaptique.

Apprends comment les hyperparamètres influencent l'entraînement dans les grands réseaux de neurones.

Une analyse du comportement de l'SGD en apprentissage automatique avec des idées sur les valeurs propres et la stabilité de l'entraînement.

Explorer de nouvelles méthodes pour concevoir des cadres en apprentissage automatique.

Un aperçu de l'effondrement neural et de son impact sur les modèles de deep learning.

Explorer les avantages et les applications des EQCNNs dans l'apprentissage automatique.

Examiner les effets des caractéristiques aberrantes sur l'entraînement des réseaux de neurones.

Explorer comment la géométrie riemannienne transforme notre compréhension des réseaux de neurones.

Cette recherche explore le rôle des variables latentes dans la performance des Transformateurs.

Cet article parle des défis du fine-tuning en few-shot des modèles de diffusion et des solutions.

Un aperçu des rôles de l'injectivité et de la surjectivité dans les réseaux ReLU.

Une nouvelle approche de l'apprentissage par renforcement hors ligne améliore l'apprentissage des politiques en utilisant des modèles de diffusion.

Une nouvelle approche pour générer des programmes à partir d'images en utilisant des modèles neuronaux avancés.

Une nouvelle approche pour améliorer l'efficacité des processus de recherche d'architecture neuronale.

Recherche sur l'optimisation des modèles de deep learning avec des techniques de sparsité et de quantification.

Cette étude examine comment de petits changements peuvent induire en erreur les CNN dans des tâches critiques.