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Une nouvelle méthode fusionne les ANN et les SNN pour améliorer la détection d'objets et la segmentation d'images.

Une nouvelle méthode pour l'apprentissage multi-tâches améliore les performances du modèle en utilisant une attribution de poids plus intelligente.

Une nouvelle méthode améliore la sélection de caractéristiques en utilisant des réseaux de neurones spars et l'évolution dynamique des neurones.

Cette étude analyse comment le mélange des données impacte la stabilité de l'entraînement dans les modèles d'apprentissage automatique.

Explorer les exigences matérielles pour les applis graphiques neuronales de prochaine génération.

La recherche propose des méthodes pour renforcer la fiabilité des modèles d'apprentissage profond face aux menaces adversariales.

Explorer les améliorations des réseaux de neurones récurrents et l'essor des modèles d'état.

Une nouvelle méthode pour améliorer les modèles AutoEncoder avec des connaissances externes.

Cet article examine les modèles RNN et leur capacité à apprendre des tâches variées.

Présentation de l'Embedding Positionnel Adversarial et de MAE+ pour améliorer l'entraînement des modèles d'images.

Examiner des méthodes pour vérifier les réseaux de neurones dans des applications de contrôle critiques.

Analyser les difficultés que l'IA rencontre pour s'adapter à de nouvelles tâches.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage continu auto-supervisé en minimisant l'oubli et l'utilisation des ressources.

Un nouveau modèle améliore l'imagerie du foie pendant le traitement du cancer.

Une nouvelle méthode améliore le rendu 3D à partir d'images limitées avec des techniques efficaces.

Des recherches montrent comment des réseaux plus profonds améliorent les performances de reconnaissance de scènes.

Le cadre MAD améliore les performances de l'apprentissage profond sur différents types de données.

Apprends comment la quantification améliore l'efficacité des modèles d'apprentissage profond tout en gardant la précision.

Cet article parle d'améliorer les GNNs pour de meilleures prévisions des matériaux cristallins.

Une nouvelle approche pour améliorer les performances dans l'apprentissage multi-tâches en utilisant des structures de réseau efficaces.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'entraînement des réseaux de neurones profonds en utilisant les relations entre les échantillons.

J'étudie comment l'activité rythmique du cerveau aide à former des souvenirs et à améliorer les fonctions cognitives.

Le modèle FlyHash propose une méthode efficace pour la navigation inspirée des insectes.

De nouvelles méthodes améliorent les performances des modèles et réduisent l'oubli dans l'apprentissage des données séquentielles.

Les réseaux de neurones améliorent les prévisions du comportement des matériaux dans différentes conditions.

Un aperçu du pruning dynamique des structures et de son efficacité dans les réseaux de neurones.

Cet article présente une nouvelle approche pour améliorer les capacités d'apprentissage continu de l'IA.

Apprends des techniques pour stabiliser l'entraînement des modèles de deep learning.

Cet article présente une nouvelle méthode pour interpréter les sorties des réseaux de neurones par inversion.

Examiner comment les systèmes gardent leur stabilité dans des délais définis.

De nouveaux modèles simplifient la compression des données tout en gardant la qualité.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la précision de l'apprentissage des réseaux de neurones profonds.

TPGM améliore les performances du modèle lors du fine-tuning pour de nouvelles données.

Un aperçu des réseaux de neurones profonds avec pénalisation sparses et leurs applications.

Un nouveau cadre améliore la reconstruction de formes 3D à partir d'images floues.

Ce réseau améliore la précision pour trouver des images détaillées.

Voici TWINS, un cadre qui booste les performances des modèles contre les attaques adversariales.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'entraînement des équations différentielles neuronales en utilisant des stratégies adaptatives.

Une étude sur l'amélioration de l'efficacité des réseaux de neurones en élaguant les poids et les données d'entrée.

Explorer de nouvelles couches pour améliorer l'efficacité et la performance des CNN.