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Un nuovo modello migliora il controllo delle mani prostetiche usando segnali sEMG.

Un nuovo modello migliora la comprensione dell'attività neuronale e delle sue implicazioni per la ricerca sul cervello.

Un nuovo metodo migliora la comprensione degli output degli autoencoder.

Esplorando come l'inferenza bayesiana si adatta alle reti neurali con larghezze finite.

La normalizzazione del batch migliora l'efficienza dell'allenamento e l'accuratezza del modello nelle reti profonde.

Nuovo approccio migliora la memoria nei sistemi di machine learning.

Questo articolo esamina come le connessioni skip migliorano l'addestramento nelle reti neurali a impulso.

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Un nuovo modello unisce le ANN e le SNN per una percezione visiva efficiente.

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Un nuovo modello prevede parametri per accelerare l'addestramento delle reti neurali.

Questo articolo parla di come la simmetria di gruppo migliori la generalizzazione nel deep learning.

Poincaré ResNet usa la geometria iperbolica per migliorare la comprensione di immagini e video.

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Esplorando come la simmetria migliora le prestazioni delle reti neurali in vari compiti.

Scopri come la potatura migliora l'efficienza e le prestazioni delle reti neurali.

Un nuovo approccio potenzia il machine learning integrando i gruppi di Lie nei metodi bayesiani.

Nuove metriche non diagonali migliorano l'inferenza bayesiana per le reti neurali.

Un nuovo metodo migliora la selezione delle premesse usando reti neurali grafiche e modelli di linguaggio.

Un nuovo metodo migliora la capacità dell'INR di recuperare dati mancanti nelle immagini.

Scopri come l'apprendimento self-supervised potenzia i modelli grazie ai dati non etichettati.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza del ranking degli iperparametri nei modelli di machine learning.

Esaminare come le transizioni di fase influenzano le performance delle reti neurali.

Utilizzare la geometria iperbolica per migliorare il machine learning nei compiti di computer vision.

Questo studio esamina come partire vicino alla criticità influisca sull'adattabilità degli agenti neurali.

Esaminare come l'inizializzazione dei pesi influisce sulle prestazioni delle reti neurali durante l'addestramento.

Presentiamo un nuovo approccio a tecniche di compressione dei modelli efficaci per le reti neurali.

Un nuovo metodo migliora la qualità della traduzione delle immagini e il controllo sugli stili.

Questo articolo presenta una nuova misura di somiglianza per le rappresentazioni delle reti neurali utilizzando l'apprendimento contrastivo.

Un nuovo metodo migliora l'addestramento delle Reti Neurali Feedforward tramite una selezione euristica intelligente.

Previsione efficace del carico di lavoro usando avanzate reti neurali GRU per la gestione delle risorse.

Usare il campionamento per importanza può migliorare l'efficienza e la performance dell'addestramento delle reti neurali.

Questo articolo esamina come le funzioni di perdita influenzano le prestazioni dei modelli di apprendimento automatico.

Modellazione 3D avanzata con stereo a più viste e rendering neurale.

Esplorare il design e l'efficacia dell'apprendimento multi-task nella visione artificiale.

Esplora come la convoluzione invertibile migliora le capacità di elaborazione delle immagini.

Un nuovo framework potenzia i Vision Transformers utilizzando le etichette dei compiti per migliorare le performance.

Questa ricerca migliora la rilevazione MIMO usando un approccio ibrido con autoattenzione.

La ricerca mostra che i ritardi temporali migliorano l'efficienza e le prestazioni del calcolo in serbatoio.

Usare la teoria delle matrici casuali per migliorare le performance delle reti neurali profonde.