Novos modelos lineares desafiam métodos tradicionais no processamento de dados sequenciais.
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Informática - Computação Neural e Evolutiva
RSSUma visão geral dos métodos de poda e quantização aplicados ao YOLOv5.
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Analisando várias estratégias para uma otimização eficaz em espaços de busca finitos e infinitos.
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Pesquisadores melhoram redes neurais usando chips neuromórficos pra tomar decisões melhores.
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Técnicas de aprendizado de máquina estão transformando a mecânica dos sólidos com soluções de problemas mais rápidas e eficientes.
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Descubra as últimas inovações em otimização de portfólio e gestão de riscos.
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Novos métodos aumentam a eficiência das Redes Neurais de Espinhos com menos disparos.
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Novo método melhora o aprendizado em Redes Neurais Spiking ao incluir ajustes de atraso.
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RAVENS imita a função do cérebro pra criar chips de computador adaptativos.
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Uma olhada em como a computação por reservatório enfrenta os desafios de dados dependentes do tempo.
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Fluxos de atribuição de estado quântico melhoram a análise de dados com atribuições de rótulos flexíveis.
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Explorando novas maneiras de treinar redes neurais recorrentes de forma eficaz.
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Explorando insights biológicos pra melhorar as tecnologias de Deep Learning.
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Esse artigo analisa como modelos biológicos melhoram a IA por meio de redes neurais spiking.
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Este estudo analisa como os componentes do algoritmo afetam o desempenho na otimização multiobjetivo.
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A aprendizagem ativa melhora a eficiência do treinamento de dados através da seleção estratégica de amostras.
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Estudo revela reconhecimento de atividades humanas eficientes em termos de energia usando redes neurais espinhosas em dispositivos vestíveis.
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Um novo design de ConvNet melhora a flexibilidade e a adaptabilidade por meio de simetria contínua.
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Um framework pra melhorar as previsões de machine learning com clareza e confiança.
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Este artigo analisa como a neuroevolução melhora a previsão de trajetória de veículos por meio da otimização multi-objetivo.
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Um novo método mistura programação lógica com modelos probabilísticos pra melhorar a tomada de decisão.
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Uma nova camada melhora a resistência dos DNNs a mudanças sutis nos inputs.
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Pesquisadores melhoram modelos de computador do sistema imunológico usando máquinas de estados finitos ponderadas.
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Estudo destaca métodos pra melhorar o desempenho da computação em reservatórios em previsões complexas.
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Novos designs melhoram a eficiência e o uso de energia em processadores neuromórficos.
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Descubra o impacto das ativações lineares por partes nos modelos de deep learning.
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Pesquisadores usam aprendizado profundo pra melhorar modelos de turbulência na dinâmica de fluidos.
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Um framework que melhora a comparação de desempenho de algoritmos com insights visuais.
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Combinando DNNs e SNNs com criptografia homomórfica pra garantir a privacidade dos dados.
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O FeatGeNN inova na geração de recursos, melhorando a performance de modelos de machine learning.
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Explorando o potencial das Estratégias de Evolução Natural em modelos de inferência variacional.
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Apresentando nós SNN reversíveis para treino e uso de memória mais eficientes.
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Um novo modelo integra U-Net e Redes Neurais de Spikes para tarefas de imagem mais eficientes.
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SpikingBERT combina redes neurais de pulso com tarefas de linguagem pra ter uma eficiência energética melhor.
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A pesquisa sobre computação em reservatórios foca em otimizar designs de redes para melhorar o aprendizado de máquina.
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O algoritmo ReLiCA simplifica a criação de modelos usando regras de Autômatos Celulares e configurações eficazes.
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Analisando como os princípios de aprendizado do cérebro podem melhorar os algoritmos de aprendizado de máquina.
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Explorando modelos eficientes para correspondência de similaridade em aprendizado de máquina.
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Explorando o potencial e os desafios das redes neurais ópticas usando luz para computação.
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Uma abordagem revolucionária para treinar redes neurais sem gradientes.
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