Artigos mais recentes para Modelos Computacionais

Novos métodos melhoram GNNs para tipos de gráfico desafiadores.

Analisando como o BERT interpreta palavras com múltiplos significados.

Pesquisadores desenvolvem modelos que imitam o processamento do cérebro usando luz e sistemas supercondutores.

Um novo método melhora a compreensão e a confiabilidade das redes neurais.

Um novo método melhora a representação de estruturas químicas pra uma análise e eficiência maiores.

Sistemas quânticos oferecem um jeito confiável de gerar números imprevisíveis.

Esse artigo fala sobre métodos pra entender melhor as redes neurais através de Autoencoders Esparsos e Regularização de Recursos Mutuais.

Explorando as capacidades e desafios da tecnologia Transformer em entender a linguagem.

Um jeito novo de entender as relações causais em ambientes dinâmicos.

Essa pesquisa melhora os Grafos de Conhecimento usando técnicas de amostragem negativa aprimoradas pra um desempenho melhor do modelo.

Descubra como os modelos NERDSS interagem com partículas e revelam padrões complexos na natureza.

Explorando como diferentes neurônios melhoram o desempenho do cérebro e influenciam o aprendizado de máquina.

Cientistas descobrem caminhos eficientes para o movimento de moléculas usando modelos avançados.

Descubra como redes neurais melhoram nossa compreensão do modelo de Hubbard e dos estados quânticos.

Um novo método permite que os neurônios funcionem de forma independente, melhorando o treinamento de redes neurais.

Uma olhada nos modelos Mamba e de espaço de estado nas capacidades de IA.

Aprenda como as redes neurais melhoram através do treinamento e da estrutura dos dados.

Modelos de espaço de estados geradores de gráficos melhoram a maneira como as máquinas aprendem com dados complexos.

ReMoE traz flexibilidade e eficiência para modelos de linguagem com seleção dinâmica de especialistas.

Mergulhe nas complexidades de como as redes neurais aprendem e interagem.