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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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機械学習Y-Drop: ニューラルネットワークのレギュラリゼーションに対する賢いアプローチ

Y-Dropはニューロンの重要性に注目してドロップアウトを改善し、モデルのパフォーマンスを向上させる。

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機械学習ディオファントス方程式でニューラルネットワークを改善する

この記事では、ディオファントス方程式を使ってニューラルネットワークを強化する新しいアプローチについて探ります。

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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オリーブリドリー生存アルゴリズム:自然にインスパイアされた最適化

オリーブリトリーウミガメの幼虫にインスパイアされた新しい最適化方法は、効果的な問題解決を目指してるよ。

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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インフェルノの紹介:スパイキングニューラルネットワーク用の新しいツール

インフェルノは研究者がスパイキングニューラルネットワークをうまく扱うのを助けるよ。

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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クオリティ・ダイバーシティアルゴリズム:パフォーマンスと再現性のバランス

実世界のアプリケーションにおけるクオリティ・ダイバーシティアルゴリズムの再現性の役割を調査する。

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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ツインネットワーク増強でスパイキングニューラルネットワークを改善する

新しい方法が、重み圧縮を通じてSNNのパフォーマンスを向上させつつ、エネルギーを節約するんだ。

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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超伝導光電子ネットワーク:脳のような計算への新しいアプローチ

研究者たちは、光と超伝導システムを使って脳の処理を模倣するモデルを開発してる。

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