Cette étude montre comment les modèles de langue changent de comportement pendant l'entraînement.
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La science de pointe expliquée simplement
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Examiner comment les modèles de transformateur s'améliorent avec la taille et la complexité.
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Une étude analyse la généralisation et la performance de la régression ridge avec caractéristiques aléatoires en utilisant des valeurs propres.
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Une étude sur l'amélioration de l'entraînement des réseaux de neurones avec des fonctions d'activation non différentiables.
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Voici SeTAR, une solution sans entraînement pour détecter les données hors distribution dans les réseaux de neurones.
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Explorer les avantages des données répétées dans l'entraînement des réseaux de neurones.
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Cet article parle de comment les réseaux de neurones profonds apprennent le langage en prédisant le prochain jeton.
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Examiner comment les invites influencent le raisonnement dans les grands modèles de langage.
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Cette étude examine comment les réseaux de neurones équivariants améliorent la performance du RL hors ligne en utilisant des données limitées.
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Cet article parle de comment les modèles de neurones aident à analyser l'activité cérébrale complexe.
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QuEE combine la quantification et les sorties anticipées pour un apprentissage automatique efficace.
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Une nouvelle approche améliore l'optimisation des fonctions de perte complexes dans les réseaux de neurones.
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Une nouvelle méthode prédit les positions de la sonde pour une imagerie plus claire en ptychographie.
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Un aperçu de comment les réseaux linéaires apprennent et évoluent pendant l'entraînement.
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Combiner la physique et la géométrie pour améliorer les prévisions de diffusion acoustique.
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Découvre comment les Leaky ResNets améliorent les techniques d'apprentissage profond.
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Un aperçu des défis d'injectivité et des méthodes dans les couches ReLU des réseaux de neurones.
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Présentation de DARE, une méthode pour améliorer l'apprentissage automatique sans oublier les anciennes connaissances.
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Une nouvelle approche améliore les modèles Transformer pour mieux traiter les longs textes.
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Un regard sur le rôle de la complexité dans la performance des modèles.
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Une nouvelle fonction de perte améliore l'apprentissage des caractéristiques dans les tâches de classification.
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Explorer des méthodes de classification pour des mélanges gaussiens superposés en apprentissage automatique.
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Un modèle révolutionnaire gère des graphes dynamiques tout en améliorant les performances et en réduisant le temps d'entraînement.
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Examiner comment les couches de normalisation influencent la performance des transformateurs et la gestion des tâches.
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Cette étude utilise des autoencodeurs épars pour interpréter les sorties de la couche d'attention dans les transformers.
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De nouvelles méthodes améliorent la modélisation des problèmes électromagnétiques avec des interfaces en utilisant des réseaux de neurones.
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Une nouvelle approche de réseau de neurones améliore la précision dans les lois de conservation hyperboliques.
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Comment les mélanges d'experts améliore la performance dans les tâches d'apprentissage par renforcement profond.
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Utiliser des réseaux de neurones sur des FPGA pour améliorer la fiabilité des communications à haute vitesse.
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Explorer le rôle des neurones dans l'amélioration de l'interprétabilité des modèles IR.
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Présentation d'une nouvelle approche pour améliorer la représentation et l'efficacité des données vidéo.
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Examen de l'impact des masques d'attention et de la normalisation des couches sur les modèles de transformateurs.
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PointTree propose une solution innovante pour reconstruire avec précision les connexions neuronales dans le cerveau.
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Cette étude examine comment la similarité des tâches affecte l'apprentissage continu dans les réseaux de neurones.
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Cette étude examine comment la taille du modèle influence la performance dans l'Apprentissage Continu en Ligne.
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Un aperçu des méthodes pour clarifier les décisions de l'IA grâce au lissage des gradients.
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