Articoli più recenti per Efficienza Computazionale

Nuovi metodi migliorano l'efficienza nella regolazione degli iperparametri in grandi reti neurali.

Un'immersione profonda nelle tecniche di allenamento sparso dinamico per un machine learning efficiente.

Un nuovo approccio migliora l'efficienza nella moltiplicazione di matrici Kronecker per i compiti di machine learning.

Uno sguardo ai contributi di Richard Feynman ai computer quantistici e al loro potenziale.

Un nuovo metodo riduce i calcoli inutili negli SSP, velocizzando il processo decisionale.

Un nuovo metodo per migliorare il trasferimento delle conoscenze nell'apprendimento rinforzato.

Un nuovo approccio migliora l'apprendimento federato affrontando efficacemente i client lenti.

iDDGT offre una soluzione flessibile per le sfide di ottimizzazione decentralizzata.

Analizzando i modelli GPT-NeoX e LLaMA per applicazioni nella scienza dei materiali.

Teddy migliora le performance del GNN riducendo i costi computazionali grazie alla sparsificazione dei bordi.

Un nuovo framework migliora l'efficienza del computing sicuro garantendo la privacy dei dati.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza dei campioni e la velocità nell'apprendimento per rinforzo.

I coresets permettono di fare calcoli in modo efficiente nel machine learning senza perdere precisione.

Un nuovo metodo migliora la modellazione multidimensionale senza costi computazionali elevati.

Scopri come i nuovi metodi di potatura migliorano l'efficienza nelle reti neurali profonde senza compromettere la precisione.

LoRETTA migliora l'efficienza del fine-tuning per i modelli di linguaggio grandi con meno parametri.

Questo articolo parla di un nuovo metodo per migliorare le prestazioni dei prompt per i modelli linguistici.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza e l'accuratezza della selezione delle caratteristiche nell'apprendimento scarso.

Un metodo per scegliere il miglior modello ASR basato sulle caratteristiche audio.

Un metodo per trovare il percorso più breve tenendo conto dei difetti stradali.

La moltiplicazione di matrici mascherate migliora l'efficienza nei calcoli AI sfruttando la scarsità dei dati.

Uno sguardo su come migliorare l'allocazione delle risorse nelle reti di calcolo quantistico.

Un nuovo metodo migliora la velocità di generazione del testo usando modelli linguistici grandi e piccoli.

VCAS migliora l'efficienza dell'allenamento delle reti neurali senza perdere precisione.

Esplora come le funzioni invarianti per permutazione semplifichino le sfide nel machine learning e nella statistica.

Un nuovo metodo per confrontare grafi temporali in modo efficiente.

Un nuovo approccio migliora l'efficienza nelle reti neurali a impulsi senza dipendenza dal compito.

Questo studio esplora le esigenze di archiviazione per raggruppare in modo efficiente grandi dataset.

Nuove strategie migliorano la velocità e l'efficienza nella costruzione di modelli a ordine ridotto per sistemi complessi.

Un modo nuovo per stimare come i dati di addestramento influenzano le previsioni del modello.

Impara a affrontare problemi complessi di grafi usando insiemi periodici e decomposizione ad albero.

Ottimizzare la moltiplicazione delle matrici con una rappresentazione intera efficiente nel machine learning.

Un nuovo metodo accelera la velocità di addestramento e riduce l'uso di memoria per i modelli di linguaggio.

Questo documento esamina nuove strategie per migliorare il recupero dei documenti tramite la potatura dei token.

Un nuovo metodo semplifica il design dell'architettura neurale su più obiettivi.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza delle reti neurali profonde per dispositivi con risorse limitate.

Uno sguardo ai circuiti quantistici, le loro operazioni e le sfide nel computing quantistico.

Concentrarsi su LayerNorm migliora l'efficienza del fine-tuning per i modelli BERT.

Esplora come il Mixture-of-Depths migliora l'efficienza dei modelli linguistici in modo sostenibile.

Esaminando i metodi di campionamento per migliorare l'efficienza e l'accuratezza del clustering.