Informatica - Informatica neurale ed evolutiva

Nuove strategie migliorano l'apprendimento delle reti neurali in condizioni reali.

Quest'articolo esplora i GAN per creare strutture stabili di Angry Birds.

Le ODE neurali uniscono reti neurali con sistemi dinamici per un apprendimento avanzato.

Questo documento parla dei metodi per l'approssimazione della fitness negli algoritmi genetici usando l'apprendimento automatico.

Esplorare il potenziale e le sfide delle Reti Neurali Ottiche nel computing.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza della pianificazione del lavoro usando tecniche di apprendimento profondo per rinforzo.

Esplorando il collo di bottiglia relazionale e il suo ruolo nella comprensione dei concetti astratti.

Scopri come le disposizioni dei dati influenzano le prestazioni e il ruolo degli algoritmi evolutivi.

Racing-CVGP migliora l'efficienza della regressione simbolica nella scoperta di equazioni matematiche.

I V-net offrono una nuova prospettiva sull'efficienza e le prestazioni del deep learning.

Questo articolo esplora il legame tra deep learning e metodi di rinormalizzazione usando il modello di Ising.

Uno studio sulla parallelizzazione delle reti neurali usando il linguaggio di programmazione Go.

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

Esplorare come gli sciami di robot navigano tra ostacoli in ambienti imprevedibili.

La ricerca esplora come l'IA interpreta l'equità e la moralità nel linguaggio.

Questo studio automatizza la classificazione dei testi scientifici con le giuste ontologie.

Un nuovo approccio per ottimizzare le reti neurali profonde su dispositivi con risorse limitate.

Un nuovo modello migliora le previsioni per l'isteresi magnetica nei materiali.

Un nuovo metodo migliora la selezione delle caratteristiche modificando le caratteristiche ombra con rumore.

Un nuovo approccio che utilizza grafi di assemblaggio della comunità per studiare la selezione lexicase nella programmazione genetica.

Un nuovo approccio migliora i modelli di deep learning per un uso efficiente nella tecnologia indossabile.

Le reti neurali iperboliche migliorano la rappresentazione della struttura ad albero nella data science.

dNEAT offre un modo nuovo per modellare sistemi complessi in modo efficace.

Nuovi metodi integrano soluzioni non valutate negli algoritmi di ottimizzazione per una maggiore efficienza.

Questo articolo spiega come usare le reti neurali per il riconoscimento delle scene nei film e nei programmi.

Un nuovo modello imita i processi cerebrali per migliorare l'analisi delle immagini.

Questo studio migliora la sensibilità dei biosensori a RF usando tecniche di ottimizzazione avanzate.

Le reti a nuvola di punti riducono i parametri mantenendo le performance nei compiti di deep learning.

ThinResNet stabilisce benchmark affidabili per confrontare i metodi di potatura nelle reti neurali.

L'automazione del design delle RNN migliora la modellazione dei sistemi dinamici.

Un nuovo metodo corregge le previsioni dell'apprendimento automatico nelle applicazioni ingegneristiche.

Esplorando come il design dei robot influisca sul movimento e sull'apprendimento dei compiti.

SAM migliora l'addestramento delle reti neurali concentrandosi sulla stabilità dei parametri.

Esplorare come il machine learning migliora il controllo predittivo del modello per una migliore prestazione del sistema.

Tecnologie avanzate stanno migliorando le previsioni di temperatura nei forni di ricottura per una maggiore efficienza.

PyVRP offre soluzioni efficienti per complessi problemi di routing dei veicoli.

Uno sguardo a come migliorare il machine learning attraverso tecniche di rappresentazione.

Un metodo che imita l'apprendimento umano per una migliore adattabilità delle macchine.

Un nuovo approccio unisce due metodi per risolvere i problemi in modo migliore.

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