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L'attention déformable améliore l'efficacité et la précision dans les tâches de reconnaissance visuelle.

De nouveaux algorithmes améliorent la récupération de mémoire dans les réseaux Hopfield pour de meilleures performances.

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De nouveaux réseaux de neurones conçus pour mieux fonctionner sur des appareils avec peu de ressources.

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Cette étude présente une nouvelle méthode pour améliorer l'apprentissage dans les réseaux neuronaux.

Une nouvelle approche simplifie l'entraînement des réseaux de neurones et réduit le surapprentissage.

Une nouvelle approche pour entraîner des réseaux de neurones inspirée du fonctionnement du cerveau.

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Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage auto-supervisé grâce à l'apprentissage par ensemble pour de meilleures prédictions.

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Une nouvelle approche GNN améliore la précision en réduisant le sur-lissage.

Un coup d'œil sur les Réseaux de Masques Ensemblistes et leurs capacités en multiplication de matrices.

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Cet article explique comment les CNN apprennent des caractéristiques des images en utilisant AGOP.

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Les V-nets offrent une nouvelle façon de voir l'efficacité et la performance de l'apprentissage profond.

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Un aperçu de la relation entre les Réseaux de Neurones Graphiques et le Noyau Tangent Graphique.

Un nouveau modèle hybride améliore la qualité des images en utilisant des méthodes quantiques et classiques.