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コンピューターサイエンス - ニューラル・コンピューティングと進化コンピューティング

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ニューラル・コンピューティングと進化コンピューティング ニューラルネットワークを革新する:メモリ効率の解放

新しいテクニックがニューラルネットワークのトレーニング効率とメモリ管理を向上させてるよ。

Wadjih Bencheikh, Jan Finkbeiner, Emre Neftci

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ニューラル・コンピューティングと進化コンピューティング ランダム化探索ヒューリスティクスに関する新しい見解

研究者たちが、突然変異戦略が問題解決におけるアルゴリズムのパフォーマンスにどう影響するかを明らかにした。

Benjamin Doerr, Martin S. Krejca, Günter Rudolph

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ニューラル・コンピューティングと進化コンピューティング SAFormerに会おう: ニューラルネットワークの未来

効率とパフォーマンスを組み合わせたSAFormerは、ニューラルネットワークの可能性を再定義する。

Hangming Zhang, Alexander Sboev, Roman Rybka

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ニューラル・コンピューティングと進化コンピューティング 文脈学習による言語モデルの進歩

新しいモデルが言語学習とパフォーマンスをどう向上させるかを発見しよう。

Thomas F Burns, Tomoki Fukai, Christopher J Earls

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ニューラル・コンピューティングと進化コンピューティング 神経形態コンピューティング:スマートな未来

ニューロモルフィックコンピューティングが、機械の学習や情報処理の仕方をどう変えてるかを発見しよう。

Béna Gabriel, Wunderlich Timo, Akl Mahmoud

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コンピュータビジョンとパターン認識 Spike2Formerで画像セグメンテーションを革命的に変える

Spike2Formerはスパイキングニューラルネットワークを変換して、画像セグメンテーションを改善するよ。

Zhenxin Lei, Man Yao, Jiakui Hu

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ニューラル・コンピューティングと進化コンピューティング 最適化アルゴリズムにおけるアトラクタネットワークの理解

アトラクタネットワークは、最適化アルゴリズムが解を探すときにどうやって行き詰まるかを明らかにする。

Sarah L. Thomson, Quentin Renau, Diederick Vermetten

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ニューラル・コンピューティングと進化コンピューティング 多目的最適化のマスター:クロスオーバーの役割

クロスオーバーが多目的最適化戦略にどんな影響を与えるかを発見して、効果的な問題解決につなげよう。

Andre Opris

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ニューラル・コンピューティングと進化コンピューティング バランスの取れた行為:脳機能におけるXORモチーフ

XORモチーフが脳のバランス維持や情報処理をどう助けるかを知ってみよう。

Jesus Marco de Lucas

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ヒューマンコンピュータインタラクション 脳-コンピュータインターフェースの進展: SSVEPスピラー

研究者たちは、データ技術と言語モデルを使ってSSVEPスピラーのコミュニケーションを改善してる。

Joseph Zhang, Ruiming Zhang, Kipngeno Koech

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ロボット工学 スマートロボット:ニューラルネットワークで変化に適応する

高度なニューラルネットワークがロボットが難しい状況をナビゲートするのをどう助けるかを学ぼう。

Yi Yang, Xuchen Wang, Richard M. Voyles

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ニューラル・コンピューティングと進化コンピューティング 遺伝アルゴリズムでネットワーク最適化を加速する

GAPAが遺伝的アルゴリズムを使ってネットワーク最適化をどれだけ早くするかを発見しよう。

Shanqing Yu, Meng Zhou, Jintao Zhou

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