Informatica - Informatica neurale ed evolutiva

Uno sguardo al miglioramento della programmazione dei treni con agenti di apprendimento continuo.

Presentiamo LFLDNets, un nuovo approccio per la modellazione efficiente di sistemi fisici complessi.

Questo articolo esamina come l'adattamento della forza delle mutazioni migliori le prestazioni degli algoritmi evolutivi.

Uno sguardo approfondito alle Gated Recurrent Units nell'apprendimento delle sequenze.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza delle misurazioni del gas usando l'apprendimento automatico e la fisica.

NeurELA migliora l'ottimizzazione Black-Box attraverso un'analisi del paesaggio in tempo reale e meta-apprendimento.

Uno sguardo all'AI efficiente usando SNN e tecnologia IMC.

Un nuovo algoritmo migliora le stime dell'attività cerebrale in ambienti rumorosi complessi.

Un nuovo metodo semplifica il modo in cui valutiamo l'incertezza del modello nelle previsioni.

Esplora il viaggio complesso di come vediamo i colori.

Esplorando le reti neurali polinomiali e le loro applicazioni in vari campi.

Scopri come il calcolo neuromorfico imita l'apprendimento del cervello per un'intelligenza artificiale più efficiente.

L'architettura innovativa migliora l'efficienza nel deep learning attraverso il calcolo ottico.

Un nuovo modello migliora l'accuratezza delle previsioni della velocità del vento in paesaggi difficili.

Esaminando come le SNN si confrontano con le ANN nel consumo energetico.

Analizzando l'impatto dei componenti basati su quaternioni sulle performance di classificazione delle immagini.

ART semplifica lo sviluppo di modelli di deep learning con passaggi strutturati e strumenti di debugging.

Esplorare l'apprendimento continuo nelle reti neurali attraverso il Neural Tangent Ensemble.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nella separazione dei segnali in diverse applicazioni.

Un nuovo simulatore sviluppa agenti capaci di cultura e ragionamento.

I partecipanti hanno affrontato compiti complessi di robotica alle Olimpiadi dell'AI usando tecniche avanzate.

Presentiamo nuove reti neurali quantistiche che si adattano e imparano dai dati che cambiano.

Un nuovo framework aumenta l'efficienza del remote sensing usando tecniche ispirate al cervello.

Un nuovo approccio migliora la risoluzione di sfide di ottimizzazione complesse con variabili discrete e continue.

Un nuovo modello offre un'elaborazione del linguaggio a risparmio energetico per i piccoli dispositivi.

SNNAX semplifica e accelera la simulazione delle Reti Neurali a Spike per i ricercatori.

Questo articolo parla di come usare il suono per aiutare i robot a rilevare ostacoli.

Uno sguardo a come la sovrapposizione migliora l'efficienza delle reti neurali e la gestione della complessità.

Questo articolo valuta l'efficacia degli autoencoder sparsi nella rappresentazione della conoscenza sulle città.

Esplorare l'impatto del codifica predittiva sui metodi di apprendimento delle reti neurali.

Un nuovo metodo permette una conversione più facile delle ANN in SNN con un minore consumo energetico.

Uno sguardo a come il reservoir computing gestisce più compiti e le sue sfide.

Nuovo studio mette in evidenza EEG e IA per una diagnosi precoce dell'Alzheimer.

Un framework che usa LLM per migliorare gli algoritmi evolutivi per i MOP.

Analizzando l'uso di algoritmi coevolutivi per trovare strategie vincenti nei giochi combinatori.

Neural Spacetimes offrono rappresentazioni innovative per analizzare grafi diretti in diversi campi.

Y-Drop migliora il dropout concentrandosi sull'importanza dei neuroni, migliorando le prestazioni del modello.

Questo articolo esplora un nuovo approccio per migliorare le reti neurali usando le equazioni diofantee.

Nuovo metodo di ottimizzazione ispirato ai baby tartarughe Olive Ridley punta a risolvere i problemi in modo efficace.

Un modo nuovo per creare spiegazioni significative per l'analisi dei dati temporali.