Pesquisadores melhoram modelos de computador do sistema imunológico usando máquinas de estados finitos ponderadas.
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Informática - Computação Neural e Evolutiva
RSSEstudo 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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Descubra o EDOLAB, uma plataforma pra resolver problemas de otimização que estão mudando.
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Computação óptica usa luz pra oferecer processamento mais rápido e eficiência energética.
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Um novo método melhora o desempenho da classificação multiclasse usando ECOC com NEAT.
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Novos métodos otimizam redes neurais profundas pra um desempenho melhor no mundo real.
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Um novo método melhora a eficiência convertendo PINNs em SNNs para aplicações científicas.
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O SPAIC transforma sinais analógicos em sinais de pico pra melhorar a computação de borda.
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Uma olhada nas redes neurais discretas e seus métodos de treino únicos.
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Um novo modelo melhora a avaliação do risco de doença arterial coronariana e as sugestões de tratamento.
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Um novo framework tem o objetivo de melhorar a precisão das estimativas de tempo de computação em algoritmos evolutivos.
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Este estudo apresenta um novo modelo para a codificação de memória em redes neurais.
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Novos algoritmos melhoram a recuperação de memória em redes de Hopfield para um desempenho melhor.
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Novas estratégias melhoram o aprendizado das redes neurais em condições do mundo real.
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Este artigo explora GANs para criar estruturas estáveis de Angry Birds.
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Neurais ODEs juntam redes neurais com sistemas dinâmicos pra um aprendizado mais avançado.
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Esse artigo fala sobre métodos de aproximação de fitness em algoritmos genéticos usando aprendizado de máquina.
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Explorando o potencial e os desafios das Redes Neurais Ópticas na computação.
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Um novo método melhora a eficiência do agendamento de trabalho usando técnicas de aprendizado por reforço profundo.
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Explorando o gargalo relacional e seu papel na compreensão de conceitos abstratos.
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Aprenda como a organização dos dados impacta o desempenho e o papel dos algoritmos evolutivos.
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O Racing-CVGP melhora a eficiência da regressão simbólica na descoberta de equações matemáticas.
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V-nets trazem uma nova visão sobre a eficiência e o desempenho do deep learning.
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Esse artigo analisa a conexão entre aprendizado profundo e métodos de renormalização usando o modelo de Ising.
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