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Esaminando come i modelli transformer migliorano con dimensione e complessità.

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Uno studio su come migliorare l'addestramento delle reti neurali con funzioni di attivazione non differenziabili.

Presentiamo SeTAR, una soluzione senza bisogno di allenamento per rilevare dati fuori distribuzione nelle reti neurali.

Esplorare i vantaggi dei dati ripetuti nell'addestramento delle reti neurali.

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Esaminando come i prompt influenzano il ragionamento nei grandi modelli di linguaggio.

Questo studio esamina come le reti neurali equivarianti migliorano le performance dell'Offline RL usando dati limitati.

Questo articolo parla di come i modelli di neuroni aiutano ad analizzare l'attività cerebrale complessa.

QuEE combina la quantizzazione e l'uscita anticipata per un machine learning efficiente.

Un nuovo approccio migliora l'ottimizzazione di funzioni di perdita complesse nelle reti neurali.

Un nuovo metodo prevede le posizioni delle sonde per un'imaging più chiara nella ptychografia.

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Combinare fisica e geometria per migliorare le previsioni di scattering acustico.

Scopri come le Leaky ResNet migliorano le tecniche di deep learning.

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Introducing DARE, un metodo per migliorare l'apprendimento automatico senza dimenticare le vecchie conoscenze.

Un nuovo approccio migliora i modelli Transformer per una migliore elaborazione dei testi lunghi.

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Una nuova funzione di perdita migliora l'apprendimento delle caratteristiche nei compiti di classificazione.

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Un modello innovativo gestisce grafi dinamici, migliorando le prestazioni e riducendo il tempo di addestramento.

Esaminando come i layer di normalizzazione influenzano le performance dei transformer e la gestione dei compiti.

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Usare reti neurali sugli FPGA per migliorare l'affidabilità della comunicazione ad alta velocità.

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Introduzione di un nuovo approccio per migliorare la rappresentazione e l'efficienza dei dati video.

Esaminando l'impatto delle maschere di attenzione e della normalizzazione dei livelli sui modelli transformer.

PointTree offre una soluzione innovativa per ricostruire con precisione le connessioni neuronali nel cervello.

Esplorando gli ultimi sviluppi nei modelli per elaborare lunghe sequenze di dati.

Questo studio esamina come la somiglianza dei compiti influisce sull'apprendimento continuo nelle reti neurali.

Questo studio esamina come la dimensione del modello influisca sulle prestazioni nell'Apprendimento Continuo Online.

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Un metodo per comprimere immagini garantendo la loro sicurezza durante la trasmissione.

Uno sguardo ai metodi per chiarire le decisioni dell'IA tramite il livellamento dei gradienti.

Un nuovo approccio alla ricerca di architetture neurali offre flessibilità e prestazioni migliorate.