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Les ODEs neuronales combinent des réseaux de neurones avec des systèmes dynamiques pour un apprentissage avancé.

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.

Une nouvelle approche pour améliorer les réseaux de neurones en utilisant des opérateurs non-expansifs partiellement équivariants.

Une nouvelle approche de l'apprentissage machine améliore l'efficacité et la rapidité dans les tâches robotiques.

Présentation d'un benchmark pour vérifier les réseaux de neurones codés en C pur.

Le nouveau modèle Edge of Stability améliore la mémoire et les performances des réseaux neuronaux.

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

Une étude sur comment les RNN apprennent et s'adaptent à leurs classifications d'objets.

Une nouvelle méthode pour résoudre des équations différentielles en utilisant des réseaux de neurones et des polynômes orthogonaux.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité et la performance des réseaux de neurones en utilisant des Mélanges d'Experts.

Examen du compromis entre le fine-tuning et la préservation des compétences générales dans les modèles d'IA.

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.

Une méthode qui accélère les opérations de convolution dans les réseaux de neurones profonds.

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

Une nouvelle méthode pour optimiser les DNN sur des appareils avec peu de ressources.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'entraînement des Deep Operator Networks.

De nouvelles techniques améliorent l'apprentissage continu dans des contextes non supervisés.

Cet article parle des améliorations des méthodes de pooling pour les transformers dans l'apprentissage supervisé.

Examen du comportement et des propriétés des larges couches dans les réseaux de neurones profonds.

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

Découvrez comment les Neurones Sensibles au Remplissage influencent le traitement d'images dans les modèles d'apprentissage automatique.

RecycleNet améliore la prise de décision des réseaux de neurones pour de meilleures prédictions d'images médicales.

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.

La recherche dévoile des façons d'interpréter des modèles neuronaux complexes en utilisant des autoencodeurs rares.

Ce boulot explore l'interchangeabilité des couches MLP et des têtes d'attention dans les transformers.

Investir les connexions neuronales à travers des méthodes de bi-clustering.

Cet article examine comment la rareté des paramètres affecte la performance et l'efficacité des modèles d'IA.

Une nouvelle méthode pour détecter précisément les tonalités en musique et en son.

Présentation de CMI et NCMI pour une meilleure évaluation des performances en deep learning.

ProSMIN améliore la représentation des modèles sans données étiquetées, en s'attaquant aux défis clés de l'apprentissage auto-supervisé.

RingMo-lite améliore l'analyse des images de télédétection avec efficacité et précision.

De nouvelles méthodes améliorent les performances de l'ECC en utilisant l'apprentissage profond et des designs de matrices innovants.

AQC propose des solutions fraîches pour entraîner les réseaux de neurones efficacement.

Présentation de CPCNet, un réseau de neurones qui améliore les tâches de raisonnement visuel.

Une nouvelle méthode améliore les détails et la qualité en modélisation 3D grâce à LoD-NeuS.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'optimisation de conception en utilisant plusieurs modèles.