Informatica - Informatica neurale ed evolutiva

Il calcolo neuromorfico migliora il filtraggio dei dati negli esperimenti di fisica delle alte energie.

Nuovi modelli lineari sfidano i metodi tradizionali nella lavorazione dei dati sequenziali.

Una panoramica dei metodi di potatura e quantizzazione applicati a YOLOv5.

Esaminando varie strategie per un'ottimizzazione efficace in spazi di ricerca finiti e infiniti.

I ricercatori migliorano le reti neurali usando chip neuromorfici per prendere decisioni migliori.

Le tecniche di machine learning stanno trasformando la meccanica dei solidi con soluzioni più veloci ed efficienti.

Scopri le ultime novità nell'ottimizzazione del portafoglio e nella gestione del rischio.

Nuovi metodi aumentano l'efficienza delle Reti Neurali a Spike attraverso una riduzione dei colpi.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento nei Reti Neurali Spiking incorporando aggiustamenti dei ritardi.

RAVENS imita la funzione del cervello per creare chip computer adattivi.

Uno sguardo a come il reservoir computing affronta le sfide dei dati dipendenti dal tempo.

I flussi di assegnazione dello stato quantistico migliorano l'analisi dei dati grazie a etichette flessibili.

Esplorare nuovi metodi per allenare in modo efficace le reti neurali ricorrenti.

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.

Questo studio esamina come i componenti degli algoritmi influenzano le prestazioni nell'ottimizzazione multiobiettivo.

L'apprendimento attivo migliora l'efficienza dell'addestramento dei dati grazie a una selezione strategica dei campioni.

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

Un nuovo design di ConvNet migliora flessibilità e adattabilità grazie a una simmetria continua.

Un framework per migliorare le previsioni di machine learning con chiarezza e fiducia.

Questo articolo esplora come la neuroevoluzione migliori la previsione della traiettoria dei veicoli attraverso l'ottimizzazione multi-obiettivo.

Un nuovo metodo mescola programmazione logica con modelli probabilistici per migliorare il processo decisionale.

Un nuovo strato migliora la resistenza delle DNN a cambiamenti sottili negli input.

I ricercatori migliorano i modelli informatici del sistema immunitario tramite macchine a stati finiti pesati.

Lo studio mette in evidenza metodi per migliorare le prestazioni del calcolo nei reservoir nelle previsioni complesse.

Nuovi design migliorano l'efficienza e l'uso dell'energia nei processori neuromorfici.

Scopri l'impatto delle attivazioni lineari a tratti sui modelli di deep learning.

I ricercatori usano il deep learning per migliorare i modelli di turbolenza nella dinamica dei fluidi.

Un framework che migliora il confronto delle prestazioni degli algoritmi attraverso intuizioni visive.

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

FeatGeNN innova la generazione di caratteristiche, migliorando le prestazioni dei modelli di machine learning.

Esplorando il potenziale delle Strategie di Evoluzione Naturale nei modelli di inferenza variazionale.

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

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.

La ricerca sul reservoir computing si concentra sull'ottimizzazione dei modelli di rete per migliorare il machine learning.

L'algoritmo ReLiCA semplifica la creazione di modelli usando le regole degli Automata Cellulari e impostazioni efficaci.

Esaminando come i principi di apprendimento del cervello possano migliorare gli algoritmi di machine learning.

Esplorare modelli efficienti per il matching di somiglianza nel machine learning.

Esplorando il potenziale e le sfide delle reti neurali ottiche che usano la luce per il calcolo.