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Novo método melhora a resolução de PDEs sem malha global.

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Novos métodos de atenção melhoram os modelos de transformadores em eficiência e desempenho.

Um novo gerador de pesos melhora a eficiência e a qualidade do treinamento de redes neurais.

Um novo método melhora a transferência de conhecimento em redes neurais.

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Analisando como os transformers contam a ocorrência de itens em sequências.

Esse artigo analisa a aplicação de redes neurais na resolução de equações de difusão e reação.

Apresentando o SpikeVoice, um sistema que economiza energia pra fazer síntese de texto-para-fala com alta qualidade.

DropKAN melhora o desempenho dos KANs resolvendo problemas de Dropout.

Novo método melhora Redes Neurais Bayesianas para uma melhor generalização em aprendizado por transferência.

Técnicas pra otimizar RNNs, focando nos desafios do Mamba e da quantização.

Pesquisa sobre interações em grupo na aprendizagem de línguas usando agentes neurais avançados.

Pesquisas mostram como a variabilidade melhora os controladores de ANN pra um desempenho melhor em ambientes diversos.

Analisando privacidade diferencial e regressão NTK pra proteger dados dos usuários em IA.

Um resumo de como os transformers lidam com o problema 2-SAT em IA.

Um olhar sobre como redes neurais combinam recursos para representar relações complexas.

Uma nova abordagem pra entender redes neurais através de transformadores semi-sintéticos.

JumpReLU SAEs melhoram a representação dos dados mantendo tudo simples e claro.

Uma nova teoria revela insights sobre aprendizado contínuo e esquecimento em IA.

Explorando como DNNs recuperam funções em configurações superparametrizadas.

A AsyCo melhora a precisão de aprendizado com rótulos incompletos usando uma abordagem de dupla tarefa.

ANR melhora a eficiência e o desempenho em tarefas de representação de dados.

Pesquisas revelam dinâmicas cruciais na comunicação entre neurônios e seu impacto na função cerebral.

Um novo método melhora a eficiência da ajuste de hiperparâmetros utilizando dados de modelos anteriores.

Esse estudo analisa o desempenho de circuitos de redes neurais e a confiabilidade deles.

A SNNGX oferece novas soluções de segurança para Redes Neurais Espinhosas em várias aplicações.

Uma nova estrutura ajuda pesquisadores a alinhar e analisar dados de atividade neuronal para estudos de memória.

Esse artigo fala sobre modelos que sabem lidar com incertezas pra melhorar a análise de campos vetoriais usando redes neurais profundas.

Este estudo revela novos métodos para reconstruir dados de treinamento a partir de imagens de alta resolução.

Esse método melhora a privacidade enquanto aumenta a precisão do modelo em IA.

Estudo revela como as sinapses elétricas influenciam o sinal e a coordenação dos neurônios.

Uma olhada nos pontos fortes e fracos dos KANs e MLPs em aprendizado de máquina.

Um novo modelo melhora o processamento de gráficos ao enfrentar os principais desafios das GNNs.

Explorando ataques de canal lateral em redes neurais usando OpenVINO e suas implicações.

KSGAN melhora modelos generativos com uma medida de distância única para uma melhor geração de amostras.

Uma nova abordagem aumenta a precisão da modelagem 3D a partir de imagens de múltiplas vistas.

Esse artigo analisa o desempenho do modelo em várias tarefas e conjuntos de dados.

Este estudo analisa as limitações da função ReLU repetida em redes neurais.

Explorando o papel das redes neurais spiking no aprendizado federado vertical para a privacidade dos dados.