Derniers articles pour Réseaux de neurones

Explorer les améliorations de l'efficacité de la transmission des données en utilisant des techniques d'apprentissage profond.

La bibliothèque Spyx améliore l'efficacité dans l'entraînement des réseaux de neurones à impulsions.

Une nouvelle étude examine le rôle de l'apprentissage de la représentation dans les tâches de graphes.

Explorer comment la netteté des minima influence la performance du modèle sur des données audio inaperçues.

Explorer comment les réseaux de neurones peuvent prédire avec précision sur des données jamais vues.

Des recherches montrent que les méthodes de régularisation générales améliorent la performance des agents RL hors politique sur différentes tâches.

Une méthode pour enlever des compétences indésirables des modèles de langue tout en gardant les fonctions essentielles intactes.

Examiner comment les réseaux de neurones graphiques prédisent efficacement des données invisibles.

Un aperçu des EDO dans le calcul continu et des défis de complexité.

adaptNMT simplifie la création de modèles de traduction pour tous les niveaux de compétence.

La recherche sur l'entraînement de précision cyclique améliore l'efficacité de l'entraînement des réseaux de neurones profonds.

Examiner comment les réseaux de neurones privilégient les fonctions simples aux motifs complexes.

Une approche hybride améliore la précision des prévisions pour des comportements complexes dans les systèmes.

Un nouveau modèle améliore la compréhension des relations entre les variables en utilisant des techniques d'apprentissage supervisé.

Les réseaux de neurones quantiques utilisent des connexions résiduelles pour améliorer l'apprentissage et la performance.

De nouvelles méthodes améliorent la robustesse des DNN face aux attaques adversariales en prenant en compte les vulnérabilités des exemples.

LD3M améliore la distillation de datasets en utilisant l'espace latent et des modèles de diffusion pour des résultats meilleurs.

Un aperçu de la façon dont le parallélisme de modèle aide à entraîner de grands réseaux neuronaux.

Une nouvelle approche pour évaluer les réseaux de neurones sans entraînement intensif.

Un aperçu de la façon dont les réseaux de Hopfield imitent les processus de mémoire.

Explorer comment la profondeur du réseau impacte l'apprentissage et la généralisation en IA.

La recherche montre comment les minima plats sont liés à de meilleures performances du modèle sur des données invisibles.

Cet article discute de nouvelles méthodes pour améliorer la performance de l'apprentissage avec peu d'exemples.

Enquête sur les effets du bruit sur l'entraînement des réseaux de neurones profonds et la vie privée.

Explore comment les produits scalaires améliorent la compréhension des relations en apprentissage automatique.

DiNAS propose une nouvelle façon de créer rapidement des réseaux de neurones performants.

Cet article examine comment les réseaux de neurones améliorent les prédictions avec de petits poids initiaux.

Traiter la surestimation de la valeur et le biais de récence pour améliorer la performance des agents.

Examiner comment la largeur du réseau impacte la rétention des connaissances pendant des tâches d'apprentissage séquentiel.

Introduction des réseaux péripteraux sous-modulaires profonds pour un apprentissage efficace des données.

Les chercheurs analysent les États Quantiques Neuraux pour améliorer la modélisation des systèmes quantiques.

Explorer comment les exemples adverses influencent les modèles d'apprentissage automatique.

Un regard de plus près sur l'équilibre entre la profondeur et la largeur dans les ODEs neuronales.

FOCIL permet aux machines d'apprendre sans oublier efficacement leurs connaissances passées.

Une nouvelle méthode améliore la génération de molécules semblables à des médicaments avec un isomérisme optique.

Une étude sur la généralisation des réseaux ResNet profonds scalés.

Une nouvelle méthode d'entraînement aide les modèles de langage à mieux se souvenir des infos.

Une étude révèle comment les modèles de langue apprennent les caractéristiques de genre à partir de quelques exemples.

Des recherches montrent comment les cellules simples s'adaptent aux infos visuelles avec le temps.

Apprends comment les têtes de projection améliorent les modèles d'apprentissage automatique.