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Un nuovo metodo unisce ANN e SNN per migliorare il rilevamento degli oggetti e la segmentazione delle immagini.

Un nuovo metodo per l'apprendimento multi-task migliora le performance del modello usando un'assegnazione dei pesi più intelligente.

Un nuovo metodo migliora la selezione delle caratteristiche usando reti neurali sparse e l'evoluzione dinamica dei neuroni.

Questo studio analizza come mescolare influisce sulla stabilità dell'allenamento nei modelli di apprendimento automatico.

Esplorando i requisiti hardware per le applicazioni grafiche neurali di prossima generazione.

La ricerca presenta metodi per migliorare l'affidabilità dei modelli di deep learning contro le minacce avversarie.

Esplorando miglioramenti nelle Reti Neurali Ricorrenti e la crescita dei modelli nello stato.

Un nuovo metodo per migliorare i modelli AutoEncoder con conoscenze esterne.

Questo articolo esplora i modelli RNN e la loro capacità di imparare compiti diversi.

Introducendo l'Embedding Posizionale Adversariale e MAE+ per migliorare l'addestramento dei modelli d'immagine.

Esaminando metodi per verificare le reti neurali nelle applicazioni di controllo critico.

Analizzando le difficoltà che l'IA incontra nell'adattarsi a nuovi compiti.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento continuo auto-supervisionato riducendo il dimenticare e l'uso delle risorse.

Un nuovo modello migliora l'imaging del fegato durante il trattamento del cancro.

Un nuovo metodo migliora il rendering 3D da immagini limitate con tecniche efficaci.

La ricerca mostra come reti più profonde migliorano le prestazioni nel riconoscimento delle scene.

Il framework MAD migliora le prestazioni del deep learning su diversi tipi di dati.

Scopri come la quantizzazione migliora l'efficienza dei modelli di deep learning mantenendo la precisione.

Questo articolo parla di come migliorare le GNN per avere previsioni migliori sui materiali cristallini.

Un nuovo modo per migliorare le prestazioni nell'apprendimento multi-task usando strutture di rete efficienti.

Un nuovo modo per migliorare l'addestramento delle reti neurali profonde usando le relazioni tra i campioni.

Indagare su come l'attività cerebrale ritmica supporta la formazione della memoria e le funzioni cognitive.

Il modello FlyHash offre un metodo efficiente per la navigazione ispirato agli insetti.

Nuovi metodi migliorano le prestazioni del modello e riducono l'oblio nell'apprendimento dei dati sequenziali.

Le reti neurali migliorano le previsioni sul comportamento dei materiali in diverse condizioni.

Uno sguardo al potatura dinamica della struttura e alla sua efficienza nelle reti neurali.

Questo articolo presenta un nuovo approccio per migliorare le capacità di apprendimento continuo dell'IA.

Scopri tecniche per stabilizzare l'addestramento nei modelli di deep learning.

Questo articolo presenta un nuovo metodo per interpretare i risultati delle reti neurali attraverso l'inversione.

Esaminare come i sistemi mantengono la stabilità in tempi definiti.

I nuovi modelli semplificano la compressione dei dati mantenendo la qualità.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza e la precisione dell'apprendimento delle reti neurali profonde.

TPGM migliora le prestazioni del modello durante il fine-tuning per nuovi dati.

Uno sguardo ai deep neural networks con penalizzazione sparsa e le loro applicazioni.

Un nuovo sistema migliora la ricostruzione di forme 3D da immagini sfocate.

Questo network migliora l'accuratezza nel trovare immagini dettagliate.

Presentiamo TWINS, un framework che migliora le prestazioni del modello contro attacchi avversari.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza dell'allenamento delle equazioni differenziali neurali utilizzando strategie adattive.

Uno studio su come migliorare l'efficienza delle reti neurali potando pesi e dati di input.

Esplorare nuovi strati per migliorare l'efficienza e le prestazioni delle CNN.