計算モデル に関する最新の記事

新しい方法がスパイキングニューラルネットワークの学習を強化するために遅延調整を取り入れた。

パーティクルデュアルアテンショントランスフォーマーは、粒子物理学におけるジェットタグ技術を強化するよ。

プログラム可能な物質は、素材が形や特性を変えることを可能にして、いろんな用途を提供するよ。

量子コンピューティングにおける無限因果順序の効率を評価する。

新しいモデルが脳をもとにした方法で人工知能の学習をもっと良くするって約束してるよ。

量子コンピュータにおけるクディットの可能性とその利点を探る。

研究は機械学習と量子物理学を組み合わせて、キュービットの量子相関を特定するんだ。

中性子が原子核内でどうやって相互作用するかを理解することが核物理学を形作るんだ。

UGTは、より良いデータ分析のためにローカルとグローバルなグラフ情報を組み合わせるよ。

ジェットが粒子相互作用の理解にどう影響するかを探る。

ReLiCAアルゴリズムは、セルオートマトンのルールと効果的な設定を使ってモデル作成を簡単にするよ。

新しい方法は、言語ベースの報酬を従来のRLアプローチと組み合わせてるよ。

不確実な環境での意思決定のためのモデルフリーな方法で、ベイズ技術を使用してるんだ。

不確実性に直面するエージェントのためのベストエフォート合成を見てみよう。

高度なルール集約技術を使って知識グラフの補完を改善する。

フリージング1タグシステムの概要とその計算的重要性。

速度が変化するプロセスのシミュレーションを簡素化する新しいアプローチ。

新しい安定性モデルがニューラルネットワークのメモリとパフォーマンスを向上させる。

この研究は、語彙の適応を通じてリソースが少ない言語の多言語モデルを改善することに焦点を当てている。

新しいモデルは、機械がデータを記憶し、一般化する方法を改善する。

この論文は、並列プッシュダウンオートマトンと可換文脈自由文法を結びつけてる。

構文解析の概要とM-モノイド解析のNLPにおける役割。

ニューロンネットワークとそれが脳の機能に与える影響についての考察。

新しいアプローチがデータ表現と変換タスクのパフォーマンスを向上させる。

新しいプロトコルがSN Pシステムを使って計算のプライバシーを確保する。

深層学習で精度と効率を上げるためにモデルを組み合わせる。

新しいアプローチは、状態空間モデルとスパイキングニューラルネットワークを組み合わせて、データ処理を改善してるよ。

SAR-GNNの紹介：グラフ分類のための新しい効果的な手法。

ニューラルネットワーク学習フレームワークとそれがAI開発に与える影響についての考察。

研究は、画像生成における敵対的攻撃に対する滑らかさの影響を強調している。

量子粒子の挙動における多重フラクタリティの役割とその応用を調査中。

新しいフレームワークが、限られたラベル付きデータでのノード分類の精度を向上させる。

ノードペアに注目してグラフ学習を改善する新しいモデル。

この記事では、混合結晶の研究方法とその応用について探ります。

ニューラルネットワークのトレーニング中に弱い相関と線形的な挙動を調べる。

八角形を使って知識グラフの表現を改善する新しい方法。

ディープラーニングモデルの基本理論を探る。

三角オートマトンにおけるシンプルなルールが複雑な振る舞いを生み出す方法の概要。

GFlowNetsが未テストの領域にどれだけ一般化できるかと、その応用の可能性を調べる。

本当にランダムな数を生成するために量子力学を利用する。