Informática - Computação Neural e Evolutiva

Um design de hardware inovador para aprendizado em tempo real em redes neurais pulsadas.

Esse estudo mostra como adaptar a tecnologia TTS a diferentes sotaques de forma eficiente.

Uma olhada na mecânica e nas aplicações das redes neurais de disparo.

Novo método de treinamento melhora o desempenho da computação hiperdimensional ao integrar níveis de confiança.

Este estudo foca em reconhecer dialetos árabes usando métodos avançados e dados limitados.

Um novo método melhora a rapidez e a precisão na análise de dados usando Árvores de Decisão Bayesianas.

Esse método melhora o desempenho na resolução de problemas de otimização com restrições de forma eficaz.

A ARO oferece uma solução rápida e precisa pra detecção de fraudes em cartões de crédito.

Pesquisa sobre como redes neurais realizam múltiplas tarefas de forma eficiente.

Explorando a eficácia das estratégias evolutivas para encontrar inicializações de rede esparsas.

O LLMatic combina grandes modelos de linguagem e estratégias de qualidade-diversidade pra uma busca de arquitetura neural eficiente.

Uma nova abordagem em IA que imita as funções do cérebro pra melhorar o aprendizado.

chemSKI usa gráficos e regras locais pra modelar sistemas complexos de forma eficiente.

Pesquisas mostram como Autômatos Celulares Neurais podem replicar e mutar padrões ao longo do tempo.

Este estudo melhora o agendamento de provas usando métodos genéticos híbridos avançados.

Explorando vários modelos generativos e sua estrutura unificadora.

Explorando como processos parecidos com o cérebro melhoram o aprendizado de máquina.

Um novo método melhora a adaptabilidade de robôs com pernas a ambientes em mudança.

Examinando como computadores de reservatório imitam cérebros de moscas-da-fruta para multitarefas.

Novo método otimiza hiperparâmetros equilibrando múltiplos objetivos em aprendizado de máquina.

Um modelo de computador simula como o córtex pré-frontal gerencia tarefas e memória.

Esse estudo explora como treinar máquinas Ising para tarefas de IA usando um método novo.

Um novo método melhora a eficiência do NMPC usando estratégias de espaço de busca adaptativas.

Um novo método usa algoritmos genéticos pra criar dados sintéticos enquanto protege a privacidade.

Novos operadores de mutação melhoram o desempenho de algoritmos evolucionários em problemas de otimização.

Um novo modelo de rede neural combina eficiência e métodos de treinamento eficazes.

Este artigo fala sobre como usar dados ancestrais pra melhorar o desempenho de algoritmos evolutivos.

Como o design de robôs influencia as habilidades de aprendizado e o desempenho em tarefas.

Uma nova estrutura melhora a capacidade da IA de lidar com incertezas nas previsões.

A Codificação de Mudança de Nó oferece uma abordagem melhor para o Problema do Caixeiro Viajante.

Analisando como os algoritmos se saem com barulho durante a otimização de múltiplos objetivos.

Pesquisas mostram como os sistemas aprendem a se adaptar em tempo real usando mecanismos parecidos com os do cérebro.

Explorando novas maneiras de defesa de perímetro usando tecnologia e aprendizado descentralizado.

Um novo design de neurônio melhora as capacidades das CNNs enquanto reduz os custos computacionais.

Este estudo explora estratégias de navegação em um ambiente simulado de Labirinto Aquático de Morris.

Pesquisadores descobrem que modelos mais simples podem competir com redes mais profundas em desempenho.

Nova biblioteca melhora o treinamento e a avaliação de IA no NetHack.

Explorando como o RNS pode aumentar a eficiência e a precisão em deep learning.

Examinando as conexões neurais que possibilitam a memória e o aprendizado no cérebro.

Um novo modelo avalia como os modelos de fala se adaptam a tarefas específicas.