Informatica - Informatica neurale ed evolutiva

Esplorare come il feedback umano influenzi il comportamento dei veicoli autonomi tramite sistemi di ricompensa.

I DSNN elaborano le informazioni proprio come i neuroni reali, offrendo un'efficienza migliore per la gestione dei dati.

CADE ottimizza le reti neurali a impulsi per migliorare le prestazioni e l'efficienza.

Questo articolo parla dell'uso di politiche simboliche nei sistemi di controllo tramite programmazione genetica.

Un nuovo benchmark migliora i metodi di ottimizzazione multi-obiettivo offline in vari settori.

Un nuovo approccio migliora le SNN trasformando in modo efficace le ANN.

Esplorare la formazione della memoria e i processi di apprendimento nei sistemi biologici e artificiali.

Un nuovo framework migliora i metodi di potatura per i modelli di linguaggio grandi senza doverli riaddestrare.

Un nuovo modello S6 migliora le prestazioni e l'efficienza nelle reti neurali a impulsi.

RefQD migliora l'efficienza delle risorse negli algoritmi QD per la generazione di soluzioni diverse.

NeuroSA usa il calcolo neuromorfico per affrontare il problema di Ising in modo efficace.

Nuovo approccio migliora l'efficienza nella risoluzione di problemi complessi in vari campi.

Una guida chiara su come scegliere gli algoritmi giusti per diverse sfide di ottimizzazione.

Questo articolo esamina come le forme interne nei modelli linguistici si evolvono durante il loro processo di apprendimento.

Un nuovo framework unisce deep learning e fisica per migliorare le previsioni delle PDE.

Esplorando come le strutture modulari migliorano l'efficienza e l'adattabilità delle reti neurali artificiali.

Scopri come i computer a serbatoio stocastici stanno cambiando il panorama del machine learning.

Semla rivoluziona la generazione molecolare per il design dei farmaci, accelerando e migliorando la precisione.

Uno sguardo al ruolo di BRKGA nella risoluzione di sfide di ottimizzazione in vari settori.

Un nuovo modello migliora l'efficienza nel carico e scarico dei container.

La nuova tecnologia dei gemelli digitali migliora l'accuratezza e l'efficienza della modellazione.

Scopri CGP, il suo funzionamento, i vantaggi, le applicazioni e le sfide nella programmazione.

Uno sguardo a come i sistemi di intelligenza artificiale possono adattarsi e imparare come organismi viventi.

Quest'articolo esplora come usare l'IA per migliorare i processi di ottimizzazione multi-obiettivo.

ReCA combina regole semplici e sistemi per risolvere i problemi in modo efficiente.

Esplorare la sinergia tra l'apprendimento federato e l'intelligenza collettiva per un'AI migliore.

Il meta-apprendimento migliora l'IA utilizzando esperienze passate per un apprendimento più veloce.

Un nuovo dataset genera suggerimenti di azione in tempo reale per chi guarda video egocentrici.

Questo studio esamina l'integrazione dei LLM nei algoritmi evolutivi per l'ottimizzazione.

Introduzione dell'evoluzione del modello per migliorare le prestazioni del modello linguistico senza dati di addestramento extra.

Esplorare le cellule del luogo e le loro interazioni potrebbe migliorare i sistemi di navigazione e l'IA.

La ricerca mostra come il rumore aiuti il processo di apprendimento statistico del cervello.

Esplorando il ruolo dei transformer nel prevedere i risultati dei dati sequenziali.

Un'esplorazione delle reti neurali e delle loro estensioni dinamiche, le ODE neurali.

Esaminare reti bistabili e le loro potenziali applicazioni in vari settori.

LLM2FEA combina AI generativa e algoritmi evolutivi per soluzioni di design innovative.

Un nuovo pacchetto di benchmark migliora l'efficienza e l'efficacia dell'autotuning dei compilatori.

Scopri come gli MRR migliorano l'efficienza nei compiti di calcolo nei reservoir.

Questo articolo parla del legame tra FFA e l'apprendimento hebbiano nell'IA.

Il chip EON-1 offre un apprendimento AI in tempo reale efficiente per dispositivi alimentati a batteria.