Articoli più recenti per Reti Neurali

Un nuovo metodo migliora l'efficienza convertendo le PINN in SNN per applicazioni scientifiche.

Questo articolo mette in evidenza preoccupazioni riguardo alla solidità dei controllori a rete neurale.

Questo lavoro presenta un nuovo metodo per risolvere PDE complesse usando reti neurali.

Rivoluzionare l'imaging medico con innovative rappresentazioni neurali implicite.

Uno sguardo alle reti neurali discrete e ai loro metodi di addestramento unici.

Un approccio unificato migliora l'analisi musicale integrando diversi elementi strutturali.

Esplora come i principi della termodinamica possano migliorare i modelli di deep learning geometrico.

ICDARTS migliora l'efficienza e la stabilità del design delle reti neurali nel machine learning.

Nuovi metodi riducono l'uso di memoria per modelli linguistici grandi sui dispositivi mobili.

Un nuovo approccio migliora la comprensione del processo decisionale nelle reti neurali profonde.

Un nuovo metodo aumenta la resistenza dei modelli di intelligenza artificiale agli esempi avversi, mantenendo allo stesso tempo la precisione.

Questo studio presenta un nuovo modello per la codifica della memoria nelle reti neurali.

Uno studio svela come l'attività neuronale influisca sulle risposte agli stimoli visivi.

Uno studio su come l'architettura influisce sulla calibrazione dei modelli nelle reti neurali.

Migliorare la capacità dell'IA di classificare categorie mai viste attraverso metodi innovativi.

Un metodo per regolare le prestazioni delle DNN in tempo reale per efficienza.

Un nuovo metodo migliora il mescolamento dei dati per un allenamento del modello migliore.

Nuovi metodi di allenamento migliorano l'estrazione delle caratteristiche negli autoencoder.

Un nuovo modo per ridurre l'uso della memoria nelle reti neurali attraverso gli ottimizzatori a 4 bit.

Un nuovo metodo per addestrare i GNN in modo efficiente uno strato alla volta.

L'attenzione deformabile migliora l'efficienza e l'accuratezza nei compiti di riconoscimento visivo.

Nuovi algoritmi migliorano il recupero della memoria nelle reti di Hopfield per una performance migliore.

Nuovi metodi per addestrare reti neurali ottiche usando la luce sembrano promettenti per l'efficienza.

Un nuovo approccio aiuta i sistemi DRL ad adattarsi rapidamente a ambienti che cambiano.

Scopri come il coefficiente di apprendimento quantifica la degenerazione nelle reti neurali profonde.

Un nuovo metodo migliora le reti neurali bayesiane per previsioni rapide e affidabili.

Nuove reti neurali progettate per migliorare le prestazioni su dispositivi con risorse limitate.

Scopri la meccanica e le applicazioni delle Echo State Networks per i dati delle serie temporali.

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

Questo studio presenta un nuovo metodo per migliorare l'apprendimento nelle reti neurali.

Un nuovo metodo semplifica l'addestramento delle reti neurali e riduce l'overfitting.

Un nuovo approccio per addestrare le reti neurali ispirato al funzionamento del cervello.

Un nuovo approccio per migliorare le reti neurali usando operatori non espansivi parzialmente gruppi equivarianti.

Un nuovo approccio all'apprendimento automatico migliora l'efficienza e la velocità nei compiti robotici.

Introducendo un benchmark per verificare le reti neurali scritte in C semplice.

Il nuovo modello di Edge of Stability migliora la memoria e le prestazioni nelle reti neurali.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento auto-supervisionato grazie all'apprendimento in ensemble per previsioni migliori.

Uno studio su come le RNN apprendono e adattano le loro classificazioni degli oggetti.

Un nuovo approccio per risolvere le equazioni differenziali usando reti neurali e polinomi ortogonali.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza e le prestazioni nelle reti neurali usando Mixture of Experts.