Artigos mais recentes para Funções de Ativação

Este artigo explora melhorias em autoencoders esparsos e seu impacto na compreensão de linguagem.

Analisando e mitigando erros de discretização em Operadores Neurais de Fourier pra fazer previsões melhores.

Uma olhada em como redes equivariantes diferenciam os inputs de forma eficaz.

Um estudo sobre como melhorar o treinamento de redes neurais com funções de ativação que não são diferenciáveis.

Analisando como o barulho influencia a eficiência dos sistemas de transporte.

Uma análise dos RNN-TPPs e o impacto deles na precisão da previsão de eventos.

SineKAN oferece mais rapidez e desempenho usando funções seno em redes neurais.

Uma visão clara de como as redes neurais funcionam e sua importância na representação de dados.

DropKAN melhora o desempenho dos KANs resolvendo problemas de Dropout.

PSVAE oferece um jeito mais rápido de criar dados tabulares sintéticos de alta qualidade.

Descubra como o aprendizado profundo ajuda os economistas a analisarem dados complexos.

Uma olhada nos pontos fortes e fracos dos KANs e MLPs em aprendizado de máquina.

Um guia de como as CNNs melhoram o processamento e reconhecimento de imagens.

Uma nova abordagem pra melhorar redes neurais usando espaços vetoriais graduados.

CAReLU melhora o aprendizado equilibrando valores positivos e negativos em modelos de deep learning.

A média melhora o desempenho e a estabilidade dos KANs em tarefas de aprendizado de máquina.

Descubra como Redes Neurais Convolucionais Gráficas analisam dados complexos em várias áreas.

Explorando KANs como uma nova abordagem para modelos de aprendizado por reforço eficientes.

Um novo método melhora a busca por funções de ativação em modelos de aprendizado profundo.

Explorando a relação entre redes neurais e modelos de spin durante o treinamento.

Explorando redes neurais polinomiais e suas aplicações em várias áreas.

Analisando o impacto dos componentes baseados em quaternions na performance de classificação de imagens.

Uma visão geral de como métodos de aprendizagem profunda lidam com equações diferenciais.

Este estudo analisa o desempenho e as condições para redes neurais quantizadas sob aritmética de ponto fixo.

Uma nova abordagem melhora a representação de imagens e formas usando uma função de ativação que pode ser aprendida.

KAT melhora o deep learning usando KANs avançados pra substituir MLPs.

Um jeito de melhorar modelos de machine learning lidando com dados corrompidos.

Aprenda como os hiperparâmetros afetam o desempenho e a complexidade das redes neurais.

Pequenos modelos de linguagem estão mudando como a tecnologia funciona em dispositivos do dia a dia.

Este artigo examina MLPs e KANs em ambientes com pouca informação.

As funções Zorro dão uma ajudinha pra melhorar o desempenho das redes neurais.

Aprenda sobre como reconstruir redes neurais e suas implicações.

Explora como as RNNs imitam funções do cérebro em tarefas de resolução de problemas.

Descubra o impacto do PolyCom nas redes neurais e no desempenho delas.

KANs oferecem flexibilidade e eficiência em aprendizado de máquina em comparação com MLPs.

Esse estudo analisa a previsão de mortalidade em idosos usando um modelo 1D-CNN.

Uma olhada em como modelos de taxa de disparo explicam a formação e a recuperação da memória.

A função de ativação HeLU resolve as limitações da ReLU para modelos de aprendizado profundo.

Explorando a esparsidade de ativação pra melhorar a eficiência de modelos de linguagem.

xIELU oferece uma alternativa promissora às funções de ativação tradicionais em deep learning.