Artigos mais recentes para Redes Neurais

Novas redes neurais aumentam o controle sobre os resultados e melhoram o desempenho em várias tarefas.

Uma nova abordagem eficiente em energia para memória associativa usando uma rede de osciladores virtuais.

Esse trabalho propõe uma abordagem robusta pra aprendizado profundo por reforço contra ataques de dados de entrada.

Um olhar sobre métodos de extração de regras pra melhorar a interpretabilidade de RNNs.

A pesquisa foca em melhorar a eficiência do treinamento em gráficos dinâmicos.

Um novo algoritmo melhora o aprendizado quântico com dados imperfeitos.

Um olhar sobre a Linearidade entre Tarefas Cruzadas e seus efeitos no desempenho do modelo.

O T-HGIN melhora o processamento de hipergrafos com um aprendizado multi-etapas eficiente.

Essa pesquisa examina as vulnerabilidades em SNNs combinadas com técnicas de aprendizado federado.

O CAST melhora a eficiência da autoatenção em modelos Transformer para sequências longas.

Modelos de desruído melhoram a qualidade da transmissão de dados em ambientes difíceis.

Novo método melhora a qualidade do sinal sem fio usando medições de energia do usuário.

Explorando métodos eficientes pra aprender RBMs usando algoritmos quânticos.

Uma nova abordagem para deep learning que melhora a eficiência e a estabilidade.

Aprenda sobre RBMs e suas aplicações na análise de dados.

Este artigo examina como redes neurais gerenciam recursos para tarefas complexas.

Este estudo melhora o desempenho de GNN através de explicações de gráfico eficazes.

StableMask melhora a distribuição de atenção pra um desempenho melhor do modelo de linguagem.

Esse artigo fala sobre como as escolhas arquitetônicas moldam o processo de aprendizado das DNNs.

Backdoors arquitetônicos representam riscos sérios de segurança em redes neurais, muitas vezes ficando indetectáveis.

Novos neurônios artificiais baseados em condensado de Bose-Einstein mostram potencial para aplicações avançadas de IA.

Novas estratégias permitem que ataques Trojan escaneiem os métodos de detecção de forma eficaz.

A Intra-Fusion combina neurônios, deixando as redes neurais menores e mais eficientes.

Esse estudo explora redes neurais pra estimativa de função de score em modelos de difusão.

Um novo método melhora a segurança e a eficiência de modelos de aprendizado de máquina.

Um olhar sobre como as representações de NN imitam o processamento de memória humano.

Uma abordagem nova melhora as soluções da equação de Fisher com redes neurais.

Esse artigo fala sobre os desafios de aprendizado contínuo e possíveis soluções em aprendizado de máquina.

Este estudo melhora a eficiência do fine-tuning em redes neurais usando aprendizado ativo transdutivo.

Novos métodos melhoram a estimativa em modelos científicos complexos.

Um panorama dos transformers e seu impacto no processamento de dados.

Um novo método melhora a classificação de eventos em física de partículas usando aprendizado de máquina.

Explorando métodos eficazes para visualizar formas complexas em redes neurais.

Esse artigo fala sobre como ondas viajantes podem mudar os sistemas de memória da IA.

Uma análise profunda sobre por que os transformers têm dificuldade com funções sensíveis.

Novos modelos de memória melhoram a eficiência nos processos de treinamento de aprendizado por reforço.

Aprenda como novos métodos de poda melhoram a eficiência em redes neurais profundas sem perder a precisão.

Uma olhada em como as leis de escalabilidade influenciam a eficiência e a precisão das redes neurais.

Uma nova abordagem avalia a qualidade do áudio usando vários microfones em diferentes ambientes.

Um novo método melhora a separação de som em diferentes frequências.