Informatica - Informatica neurale ed evolutiva

PropNEAT migliora le reti neurali accelerando l'allenamento e gestendo i dati complessi in modo efficiente.

Un nuovo approccio per allenare macchine su dispositivi piccoli con meno complessità.

Nuovo metodo migliora il trasferimento dei colori nei video per un controllo e una velocità migliori.

La rete neurale con Feature di Chebyshev migliora la precisione nei compiti di approssimazione delle funzioni.

R-JEPA impara a elaborare le immagini come fanno i nostri cervelli, migliorando la visione artificiale.

Scopri come RKO ottimizza soluzioni in vari problemi complessi.

Scopri come le metaeuristiche stanno trasformando la risoluzione dei problemi e il design nell'aerospaziale.

Le ricerche mostrano che le SNN potrebbero migliorare la privacy dei dati rispetto ai modelli tradizionali.

Scopri come la natura ispira soluzioni di ottimizzazione per problemi di salute pubblica.

Scopri come la previsione dei difetti può migliorare i processi di sviluppo software.

Un nuovo metodo aiuta i robot a imparare a camminare in modo più efficace.

La ricerca sugli algoritmi punta a migliorare l'efficienza e le prestazioni degli acceleratori di particelle.

Un'analisi di come i fattori sociali influenzano le interazioni sanitarie.

Esplorando i modi in cui gli esseri umani e l'IA riconoscono schemi e risolvono problemi.

Esplora nuovi metodi per migliorare i risultati di ottimizzazione in diversi problemi.

Uno sguardo all'ottimizzazione multi-obiettivo vincolata e al nuovo algoritmo DRMCMO.

Quest'articolo esplora come ottimizzare il processo decisionale in situazioni complesse.

JRadiEvo genera report di radiologia giapponesi in modo efficiente e sicuro.

Un sistema crea musica in tempo reale basata sulle narrazioni dei giochi di ruolo da tavolo.

La ricerca utilizza i modelli di raccolta delle api per migliorare il posizionamento dei sensori nelle foreste.

Scopri la combinazione di modelli linguistici e algoritmi nelle raccomandazioni personalizzate.

Uno strumento innovativo per il debug in-device nei modelli TinyML migliora le prestazioni e l'affidabilità.

Esplora come la coerenza ciclica e i modelli linguistici migliorano la qualità della traduzione automatica.

La funzione di attivazione HeLU risolve le limitazioni della ReLU per i modelli di deep learning.

Scopri come i robot stanno migliorando il lavoro di squadra e l'efficienza grazie all'ispirazione biologica.

NSGA-II ha difficoltà con più obiettivi, il che influisce sulle prestazioni di ottimizzazione.

Scopri come gli agenti artificiali imparano ad aiutarsi a vicenda e a mostrare empatia.

I ricercatori studiano le larve di zanzara per ispirare nuotatori robot avanzati.

Un nuovo metodo accelera l'elaborazione dell'IA senza perdere precisione.

Una panoramica semplificata del deep learning attraverso reti lineari profonde.

Esplorare metodi a basso consumo di memoria per addestrare grandi modelli di machine learning.

Un nuovo metodo semplifica l'addestramento per le reti neurali spiking efficienti dal punto di vista energetico.

Esaminando come gli animali si aiutano a vicenda attraverso la selezione di parentela.

Scopri come le Macchine a Stato Liquido migliorano il machine learning con tecniche innovative.

xIELU offre un'alternativa promettente alle funzioni di attivazione tradizionali nel deep learning.

Spike Talk migliora la comunicazione della rete elettrica per una maggiore efficienza e resilienza.

Uno sguardo alle complessità di addestrare le reti neurali in modo efficace.

STREAM migliora il modo in cui le macchine elaborano i dati geometrici sparsi per una comprensione migliore.

La ricerca migliora l'efficienza dei droni e la loro capacità decisionale usando sistemi neuromorfici.

Introdurre salti temporali negli SNN migliora notevolmente efficienza e precisione.