Informatica - Informatica neurale ed evolutiva

Un nuovo approccio di intelligenza artificiale punta a migliorare la velocità e l'efficienza nella generazione di immagini e video.

Scopri come il computing neuromorfico migliora la comunicazione nelle microreti.

Questa ricerca identifica nuovi ottimizzatori promettenti per modelli di deep learning.

Questo studio valuta modelli surrogati per efficienza e accuratezza nei compiti di ottimizzazione.

Esplora come le regole di base possono guidare gli agenti attraverso i labirinti con informazioni minime.

Questa ricerca mette in evidenza il ruolo del crossover e della diversità negli algoritmi evolutivi.

Un nuovo metodo unisce algoritmi per affrontare sfide di ottimizzazione multi-obiettivo.

La ricerca migliora l'efficienza e la precisione nelle decisioni delle reti neurali spiking.

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

Un nuovo approccio migliora l'efficienza nella risoluzione di problemi complessi e sovrapposti.

Questo studio mette in evidenza il ruolo della diversità negli algoritmi evolutivi per i problemi di abbinamento.

Esplora i benefici e le sfide dell'ottimizzazione multi-obiettivo usando NSGA-III.

Quest'articolo esamina come la diversità influisce sull'efficienza degli algoritmi genetici, specialmente nel problema dei LeadingOnes.

Un nuovo metodo punta a ridurre il bias nel machine learning per i flussi di dati in evoluzione.

Esaminando l'efficacia degli algoritmi auto-regolanti per i problemi di ottimizzazione.

Esplora il legame tra termodinamica e machine learning per semplificare sistemi complessi.

Un nuovo approccio che usa la programmazione genetica per migliorare le funzioni di perdita nella classificazione delle immagini.

Un metodo per creare controllori adattabili per diversi design di robot.

Questo articolo esplora l'ottimizzazione multi-obiettivo e l'approccio MOEA/D.

Un nuovo modello che spiega come la memoria può essere organizzata e recuperata.

NeuraChip migliora l'efficienza nel trattamento dei dati grafici per varie applicazioni.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nella gestione di sfide di ottimizzazione complesse.

Il QD in contesto sfrutta i successi passati per creare soluzioni diverse.

FROND utilizza il calcolo frazionale per migliorare le reti neurali grafiche per dati complessi.

Scopri come un nuovo approccio rileva efficacemente i cambiamenti nei flussi di dati.

La ricerca svela nuovi metodi che migliorano le prestazioni delle reti neurali a impulsi.

Combinare grandi modelli linguistici con dati per scoprire equazioni scientifiche in modo efficace.

DelGrad migliora l'apprendimento nelle Reti Neurali a Picchi concentrandosi sul timing dei picchi.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nelle previsioni dei prezzi affinando la selezione delle caratteristiche.

Nuovi metodi migliorano l'analisi delle scene visive usando tecniche di codifica efficienti.

Un nuovo approccio per migliorare i modelli di deep learning contro attacchi avversariali.

Un nuovo sistema prevede le azioni dei pedoni e dei conducenti, migliorando la sicurezza stradale.

Esplorando come il calcolo neuromorfico sta trasformando l'elaborazione dei dati visivi.

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

Lo studio mette in evidenza l'importanza dei parametri temporali nella performance delle reti neurali.

Uno sguardo all'ottimizzazione multi-obiettivo usando algoritmi evolutivi.

Un nuovo framework che migliora le previsioni usando principi cognitivi e pesatura di precisione.

Esplorando neuroni specializzati progettati per compiti specifici nelle reti artificiali.

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

I modelli di Hopfield moderni migliorano la memoria e le capacità di recupero delle macchine.