Explorando KANs como uma nova abordagem para modelos de aprendizado por reforço eficientes.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Um novo método melhora a busca por funções de ativação em modelos de aprendizado profundo.
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Explorando a relação entre redes neurais e modelos de spin durante o treinamento.
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Explorando redes neurais polinomiais e suas aplicações em várias áreas.
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Analisando o impacto dos componentes baseados em quaternions na performance de classificação de imagens.
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Uma visão geral de como métodos de aprendizagem profunda lidam com equações diferenciais.
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Este estudo analisa o desempenho e as condições para redes neurais quantizadas sob aritmética de ponto fixo.
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Uma nova abordagem melhora a representação de imagens e formas usando uma função de ativação que pode ser aprendida.
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KAT melhora o deep learning usando KANs avançados pra substituir MLPs.
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Um jeito de melhorar modelos de machine learning lidando com dados corrompidos.
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Aprenda como os hiperparâmetros afetam o desempenho e a complexidade das redes neurais.
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Pequenos modelos de linguagem estão mudando como a tecnologia funciona em dispositivos do dia a dia.
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Este artigo examina MLPs e KANs em ambientes com pouca informação.
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As funções Zorro dão uma ajudinha pra melhorar o desempenho das redes neurais.
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Aprenda sobre como reconstruir redes neurais e suas implicações.
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Explora como as RNNs imitam funções do cérebro em tarefas de resolução de problemas.
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Descubra o impacto do PolyCom nas redes neurais e no desempenho delas.
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KANs oferecem flexibilidade e eficiência em aprendizado de máquina em comparação com MLPs.
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Esse estudo analisa a previsão de mortalidade em idosos usando um modelo 1D-CNN.
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Uma olhada em como modelos de taxa de disparo explicam a formação e a recuperação da memória.
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A função de ativação HeLU resolve as limitações da ReLU para modelos de aprendizado profundo.
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Explorando a esparsidade de ativação pra melhorar a eficiência de modelos de linguagem.
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xIELU oferece uma alternativa promissora às funções de ativação tradicionais em deep learning.
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Explore como o ANDHRA Bandersnatch melhora redes neurais através de ramificações.
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Descubra as últimas novidades em mapas cognitivos difusos e suas aplicações no mundo real.
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Descubra como redes neurais transformam a análise de dados na física de partículas.
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Flex-PE aumenta a eficiência da IA com poder de processamento adaptável.
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A PowerMLP oferece uma solução rápida para treinar redes neurais de forma eficiente.
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Descubra como o TAAFS melhora redes neurais para tarefas complexas.
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Redes neurais aprendem com dados, mudando a forma como os computadores tomam decisões.
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Descubra como as redes ReLU profundas aprendem e por que a injetividade é importante.
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Novo método melhora a detecção de tumores no fígado em tomografias, ajudando nas decisões médicas.
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Uma nova função de ativação melhora redes neurais pra resolver problemas físicos complexos.
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