Artigos mais recentes para Modelos Computacionais

Novo método melhora o aprendizado em Redes Neurais Spiking ao incluir ajustes de atraso.

O Transformer de Atenção Dupla Particulada melhora as técnicas de marcação de jatos na física de partículas.

Matéria programável permite que os materiais mudem de forma e propriedades, oferecendo diversas aplicações.

Avaliando a eficiência da ordem causal indefinida na computação quântica.

Um novo modelo promete um aprendizado melhor para a inteligência artificial através de métodos inspirados no cérebro.

Explorando o potencial dos qudits na computação quântica e suas vantagens.

A pesquisa junta aprendizado de máquina e física quântica pra identificar correlações quânticas em qubits.

Entender como os nêutrons interagem dentro dos núcleos atômicos molda a física nuclear.

A UGT combina informações gráficas locais e globais pra uma análise de dados melhor.

Um olhar sobre como jatos informam nossa compreensão das interações de partículas.

O algoritmo ReLiCA simplifica a criação de modelos usando regras de Autômatos Celulares e configurações eficazes.

Um novo método combina recompensas baseadas em linguagem com abordagens tradicionais em RL.

Um método sem modelo para tomar decisões em ambientes incertos usando técnicas bayesianas.

Uma olhada na síntese de melhor esforço para agentes lidando com incerteza.

Melhorando a conclusão do Grafo de Conhecimento com técnicas avançadas de agregação de regras.

Uma visão geral dos Sistemas de Tags Congeladas 1 e sua importância computacional.

Uma nova abordagem pra simplificar simulações de processos com velocidades variadas.

Novo modelo de Bordas de Estabilidade melhora a memória e o desempenho em redes neurais.

Este estudo foca em melhorar modelos multilíngues para línguas com poucos recursos através da adaptação de vocabulário.

Novos modelos melhoram como as máquinas lembram e generalizam dados.

Este artigo conecta autômatos de empilhamento paralelos com gramáticas livres de contexto comutativas.

Uma visão geral da análise de constituintes e o papel da análise M-monoide em PLN.

Um olhar sobre redes neurais e seu impacto na funcionalidade do cérebro.

Uma nova abordagem melhora o desempenho em tarefas de representação e transformação de dados.

Um novo protocolo garante privacidade em computações usando sistemas SN P.

Combinando modelos pra aumentar a precisão e eficiência no deep learning.

Uma nova abordagem combina modelos de espaço de estados com redes neurais de picos pra lidar melhor com os dados.

Apresentando o SAR-GNN: um novo jeito de classificar grafos de forma eficaz.

Uma olhada nos frameworks de aprendizado de redes neurais e suas implicações para o desenvolvimento de IA.

Pesquisas mostram como a suavidade afeta os ataques adversariais na geração de imagens.

Investigando o papel da multifractalidade no comportamento de partículas quânticas e suas aplicações.

Um novo framework melhora a precisão na classificação de nós com dados rotulados limitados.

Um novo modelo que melhora o aprendizado de grafos focando em pares de nós.

Esse artigo explora métodos pra estudar cristais mistos e suas aplicações.

Analisando correlações fracas e comportamento linear em redes neurais durante o treinamento.

Um novo método usando octógonos pra melhorar a representação de gráficos de conhecimento.

Uma olhada na teoria essencial por trás dos modelos de deep learning.

Uma visão geral de como regras simples criam comportamentos complexos em autômatos triangulares.

Analisando como os GFlowNets se generalizam para áreas não testadas e seu potencial de aplicação.

Usando mecânica quântica pra gerar números aleatórios de verdade.