Articoli più recenti per Reti Neurali

Un nuovo approccio aiuta le reti neurali ad imparare da dati in movimento senza dimenticare le conoscenze passate.

Una nuova prospettiva sul machine learning attraverso tecniche quantistiche e elaborazione dei dati.

Uno sguardo a come diverse rappresentazioni nell'IA migliorano la comprensione.

Scopri l'impatto di PolyCom sulle reti neurali e sulle loro performance.

PropNEAT migliora le reti neurali accelerando l'allenamento e gestendo i dati complessi in modo efficiente.

I KAN offrono flessibilità ed efficienza nel machine learning rispetto agli MLP.

Esplorando come la comunicazione tra neuroni porta a comportamenti sincronizzati e caotici.

Uno sguardo su come le CNN interpretano le immagini e le loro caratteristiche.

Un nuovo modo per migliorare la classificazione attraverso la Distribuzione della Distanza Angolare.

Uno sguardo alla frammentazione della rete e al suo impatto sulle prestazioni del modello.

Scopri come il design può migliorare gli operatori neurali per risolvere problemi complessi.

Il flusso di ricottura offre tecniche di campionamento migliorate per distribuzioni complesse in vari settori.

Esplorando equalizzatori basati su reti neurali per segnali di comunicazione più chiari.

Nuovo metodo usa reti neurali non addestrate per un'allineamento delle immagini più semplice.

I nuovi modelli aiutano le macchine a mantenere le conoscenze mentre apprendono nuovi compiti.

Le embedding neurali chiariscono funzioni neurali complicate, migliorando l'interpretabilità dell'AI.

Bayes2IMC migliora le Reti Neurali Bayesian per prendere decisioni più smart in situazioni incerte.

Esplora il paesaggio della perdita e il ruolo della regolarizzazione nelle reti neurali.

Nuovi metodi migliorano l'apprendimento nelle reti neurali a impulsi per un'IA a energia efficiente.

I ricercatori svelano come i modelli nascosti migliorano l'apprendimento dell'IA dai dati complessi.

ScaleNet migliora l'analisi dei grafi con tecniche innovative per una migliore classificazione dei nodi.

Scopri metodi per ridurre le reti neurali per dispositivi più piccoli senza perdere prestazioni.

ResidualDroppath migliora il riutilizzo delle caratteristiche nelle reti neurali per un apprendimento migliore.

Gli Autoencoder Sparsi a Gradiente migliorano l'influenza delle caratteristiche per una migliore comprensione del modello.

Esplorando come la dimensione del modello influisce sulle prestazioni nella rilevazione OOD.

Scopri come la matrice di Gauss-Newton migliora l'efficienza dell'addestramento delle reti neurali.

Scopri come identificare i neuroni chiave migliora le decisioni e l'efficienza dell'IA.

ChannelDropBack migliora i modelli di deep learning riducendo l'overfitting durante l'allenamento.

Una panoramica semplificata del deep learning attraverso reti lineari profonde.

Gli scienziati usano reti neurali informate dalla fisica per migliorare le soluzioni delle equazioni di cambiamento di fase.

xIELU offre un'alternativa promettente alle funzioni di attivazione tradizionali nel deep learning.

Esplorando i progressi nel calcolo ottico e la ricerca di dispositivi compatti.

Uno sguardo ai GNN e ai GT e al ruolo delle codifiche posizionali.

FxTS-Net migliora le previsioni in un tempo fisso usando Equazioni Differenziali Ordinarie Neurali.

Uno sguardo alle complessità di addestrare le reti neurali in modo efficace.

Capire l'efficienza di Mamba e il metodo ProDiaL per il fine-tuning.

Scopri come EAST ottimizza le reti neurali profonde attraverso metodi di potatura efficaci.

Gli scienziati usano le reti neurali per studiare i nuclei atomici e le loro funzioni d'onda.

Esaminare l'impatto dell'hardware e della comunicazione sull'efficienza dell'apprendimento profondo.

Una panoramica su come la dimensione del modello e i dati influenzano l'apprendimento nelle reti neurali profonde.