Articoli più recenti per Reti Neurali Spike

Esplorare intuizioni biologiche per migliorare le tecnologie di Deep Learning.

Questo articolo esplora come i modelli biologici migliorano l'IA tramite reti neurali a impulsi.

Uno studio rivela il riconoscimento delle attività umane a risparmio energetico usando reti neurali a impulsi nei dispositivi indossabili.

Uno sguardo a come l'ottimizzazione Minimax migliora l'efficienza delle reti neurali a picchi.

Un nuovo modello promette un apprendimento migliore per l'intelligenza artificiale tramite metodi ispirati al cervello.

Combinare DNN e SNN con crittografia omomorfica per garantire la privacy dei dati.

Introducendo nodi SNN reversibili per un allenamento e un uso della memoria più efficienti.

Nuove tecniche migliorano il processo di addestramento per le reti neurali a impulsi.

Un nuovo modello integra U-Net e Reti Neurali Spiking per compiti di immagine efficienti.

SpikingBERT combina reti neurali a impulsi con compiti di linguaggio per una migliore efficienza energetica.

Un nuovo metodo per migliorare la qualità del discorso usando reti a basso consumo energetico.

Esplorando come i circuiti cerebrali migliorano l'apprendimento e l'elaborazione delle informazioni.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza convertendo le PINN in SNN per applicazioni scientifiche.

Questo studio migliora le prestazioni delle SNN tenendo conto dei ritardi del segnale assonale.

Gli astrociti migliorano le prestazioni e la tolleranza ai guasti delle Reti Neurali a Spiking.

Esaminando come il calcolo neuromorfico migliora l'efficienza delle comunicazioni satellitari.

Un approccio nuovo unisce modelli di spazio degli stati con reti neurali a impulsi per gestire meglio i dati.

I DPCNN migliorano il riconoscimento delle immagini grazie a metodi di elaborazione simili a quelli del cervello.

Esplorare il potenziale delle SNN nelle applicazioni di edge computing.

Le SNN offrono soluzioni energeticamente efficienti per i compiti di NLP rispetto ai modelli tradizionali.

Scopri il mondo energeticamente efficiente delle Reti Neurali Spiking e i loro metodi di apprendimento unici.

Questa ricerca esamina le vulnerabilità nelle SNN combinate con tecniche di apprendimento federato.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza energetica e le prestazioni delle reti neurali a picchi.

La libreria Spyx migliora l'efficienza nell'allenamento delle reti neurali spiking.

Esplora i modelli che imitano i processi cerebrali attraverso i picchi.

Un nuovo design migliora le reti neurali spiking per una ricerca più flessibile.

SpikExplorer semplifica il design di reti neurali spiking efficienti in termini di energia per dispositivi portatili.

Un nuovo approccio migliora l'evitamento degli ostacoli nei robot usando il calcolo neuromorfico.

Scopri come il computing neuromorfico migliora la comunicazione nelle microreti.

Un nuovo framework migliora le prestazioni del modello usando i ritardi sinaptici nei sistemi neuromorfici.

Il nuovo modello migliora la stima della profondità usando i dati della telecamera a eventi tramite algoritmi efficienti.

Nuovi metodi sfruttano architetture simboliche vettoriali per una programmazione efficiente delle reti neurali.

Una nuova architettura migliora il riconoscimento vocale delle macchine usando reti neurali a impulsi.

Una panoramica dei metodi di allenamento per le reti neurali a impulsi e le loro implicazioni.

Scopri come le funzioni affini migliorano le reti neurali a impulsi per ottenere prestazioni migliori.

Nuove tecniche migliorano l'apprendimento nelle reti neurali a spikes riducendo allo stesso tempo il fabbisogno di memoria.

Un nuovo modello migliora l'apprendimento dell'IA mimando la coscienza umana.

Metodi innovativi migliorano l'efficienza delle Reti Neurali a Spike.

Questo articolo parla di come GRSNN migliora i compiti di ragionamento grafico usando il ritardo sinaptico.

Scopri come le SNN migliorano l'efficienza energetica nei sistemi di guida autonoma.