Derniers articles pour Réseaux de neurones

Des scientifiques utilisent des réseaux de neurones informés par la physique pour améliorer les solutions des équations de changement de phase.

xIELU propose une alternative prometteuse aux fonctions d'activation traditionnelles en deep learning.

Explorer les avancées en informatique optique et la recherche de dispositifs compacts.

Un aperçu des GNN et des GT et le rôle des encodages positionnels.

FxTS-Net améliore les prédictions dans un temps fixe en utilisant des Équations Différentielles Ordinaire Neuronales.

Un aperçu des complexités pour entraîner des réseaux de neurones efficacement.

Comprendre l'efficacité de Mamba et la méthode ProDiaL pour le réglage fin.

Découvrez comment EAST optimise les réseaux de neurones profonds grâce à des méthodes de pruning efficaces.

Les scientifiques utilisent des réseaux de neurones pour étudier les noyaux atomiques et leurs fonctions d'onde.

Examiner l'impact du matériel et de la communication sur l'efficacité de l'apprentissage profond.

Un aperçu de comment la taille du modèle et les données impactent l'apprentissage dans les réseaux de neurones profonds.

L'introduction de sauts temporels dans les SNNs améliore significativement l'efficacité et la précision.

Une étude montrant une architecture hybride pour améliorer les performances des SNN et l'efficacité énergétique.

Découvre comment l'optimisation sans emploi du temps transforme l'efficacité de l'apprentissage automatique.

Une nouvelle approche aide les réseaux de neurones à se concentrer sur les données pertinentes pour un meilleur apprentissage.

Mamba-CL améliore l'apprentissage de l'IA en gardant les anciennes connaissances tout en apprenant de nouvelles tâches.

Une nouvelle méthode améliore la détection de symboles dans des environnements sans fil bruyants.

Découvrez comment les DANN redéfinissent l'analyse de données avec flexibilité et efficacité.

Une nouvelle méthode utilise des concepts de gravité pour tailler efficacement les réseaux de neurones convolutifs profonds.

Explorer de nouvelles méthodes pour la reconstruction de données dans des réseaux de neurones avancés.

Le mélange multi-tête d'experts améliore les performances de l'apprentissage machine grâce à des modèles spécialisés.

Découvrez comment NN-HiSD aide à trouver des points de selle importants dans la recherche scientifique.

Apprends comment l'inversion de réseau révèle le processus de décision des réseaux de neurones.

Utiliser des réseaux de neurones pour résoudre efficacement des équations elliptiques complexes d'ordre élevé.

Les chercheurs utilisent l'Estimation de Quantile Neurale pour faire des prédictions cosmologiques de manière efficace.

Nouvelles techniques en deep learning pour analyser des relations complexes dans les données.

Découvrez comment les surfaces intelligentes changent les réseaux sans fil et améliorent la force du signal.

Examiner l'impact de la réduction du taux sparse sur la performance des modèles Transformer.

Des tailles de pas négatives pourraient améliorer les performances d'entraînement des réseaux de neurones.

Une nouvelle approche utilisant la MSE avec sigmoïde montre des promesses dans les tâches de classification.

Présentation d'un réseau de neurones en nœud papillon innovant pour de meilleures prévisions et la gestion de l'incertitude.

De nouvelles métriques améliorent la compréhension des Sparse Autoencoders dans les réseaux de neurones.

Explore comment le Bandersnatch ANDHRA améliore les réseaux neuronaux grâce au branching.

Présentation d'un cadre de filtrage de sécurité pour un contrôle efficace des limites dans des systèmes dynamiques.

Une nouvelle façon d'utiliser l'élan pour entraîner des réseaux de neurones.

Découvre comment les neurones gardent l'équilibre pour un fonctionnement optimal du cerveau.

Découvrez comment les couches à faible rang améliorent la généralisation et la performance des réseaux de neurones.

Les GPN améliorent la reconnaissance sonore en s'attaquant aux défis clés des réseaux de neurones à pics.

Les couches bilinéaires améliorent l'interprétabilité des modèles d'apprentissage par renforcement pour des insights de prise de décision meilleurs.

Les ETF adaptatifs et l'ETF-Transformateur améliorent l'efficacité et la précision de l'entraînement des réseaux de neurones.