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Cet article parle de comment les transformeurs apprennent la structure du langage grâce à des méthodes d'entraînement.

Un nouveau modèle améliore l'estimation de la profondeur en utilisant des données de caméra événementielle grâce à des algorithmes efficaces.

DelGrad améliore l'apprentissage dans les réseaux de neurones à spikes en se concentrant sur le timing des spikes.

SGD-PH combine des méthodes de premier et de deuxième ordre pour une meilleure performance d'entraînement du modèle.

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L'étude met en avant l'importance des paramètres temporels dans la performance des réseaux de neurones.

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Explorer l'importance de softmax dans la performance et les applications des réseaux de neurones.

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BARN combine BART et des réseaux de neurones pour une meilleure précision de prédiction.

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Les modèles modernes de Hopfield améliorent les capacités de mémoire et de récupération des machines.

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Cet article parle de l'importance et des défis de la détection des données hors distribution en apprentissage automatique.

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VSGD combine des méthodes traditionnelles avec de la modélisation probabiliste pour mieux optimiser l'apprentissage profond.