Artigos mais recentes para Redes Neurais

Novas metodologias melhoram a resistência dos modelos de deep learning a alterações adversariais.

Explorando KANs como uma nova abordagem para modelos de aprendizado por reforço eficientes.

Uma olhada nos modelos de deep learning e suas propriedades geométricas.

Aprenda como a poda ajuda a reduzir o tamanho da rede neural mantendo o desempenho.

Um novo método usando redes neurais melhora a modelagem de campos eletromagnéticos complexos.

Explorando novos métodos pra melhorar o desempenho de redes neurais em sistemas de comunicação.

Um novo método melhora a velocidade e a qualidade em modelos de difusão generativa.

Explorando redes neurais de valor complexo para melhorar a comunicação MIMO-OFDM.

Um método pra prever as necessidades de FPGA pra redes neurais antes de construí-las.

Um novo algoritmo melhora a eficiência de treinamento das Redes Neurais de Fourier Randômicas.

Este estudo mostra os benefícios do processamento assíncrono em redes neurais de disparo.

Estudo revela como a memorização evolui em diferentes camadas em tarefas de classificação de linguagem.

Usando conceitos darwinianos pra melhorar métodos de treinamento de redes neurais.

Uma olhada em como a superposição melhora a computação e a eficiência das redes neurais.

Explorando como os modelos passam de memorização pra generalização efetiva.

Uma nova abordagem simplifica a estimação de parâmetros em modelos que não têm funções de verossimilhança claras.

Melhorando técnicas de otimização para funções de valor real usando um Método de Newton Misturado modificado.

Analisando como a estabilidade afeta a eficácia das redes neurais em dados que não foram vistos.

Um novo método melhora a busca por funções de ativação em modelos de aprendizado profundo.

Este estudo foca em rotular símbolos musicais nos manuscritos do Arquivo Ricordi.

Esse estudo avalia KANs para uma detecção de fraudes eficaz em várias indústrias.

Novos métodos melhoram a Atenção de Consulta Agrupada, aumentando a eficiência em tarefas de classificação de imagens.

BAM melhora a eficiência do MoE ao integrar parâmetros de atenção e FFN.

Novos modelos melhoram a geração de vídeo ao capturar relações espaciais e temporais importantes.

O EXAL melhora o aprendizado e o raciocínio em sistemas de IA neuro-simbólicos de forma eficiente.

Uma análise da capacidade de memória dos transformers e seu impacto no desempenho do modelo.

Estudos recentes mostram como os neurônios processam sinais complexos.

LEVIS ajuda a encontrar espaços de entrada seguros para saídas confiáveis de redes neurais.

Um novo otimizador mostra potencial para ajustar modelos pré-treinados.

Um novo método torna o reconhecimento de ações em vídeos mais fácil usando modelos de imagem que já existem.

Polar-FFA melhora o aprendizado em redes neurais, aumentando a precisão e a estabilidade.

SGMCMC e meta-aprendizagem melhoram Redes Neurais Bayesianas para previsões mais precisas.

Uma nova abordagem combina Árvores de Decisão com redes neurais pra melhorar a eficiência e a precisão.

A pesquisa foca em tornar sistemas de controle com redes neurais confiáveis e seguros.

Investigar a interação dos transformers com dados de Markov revela coisas legais sobre a eficiência do modelo.

Um único modelo melhora a qualidade da imagem em várias escalas de forma eficiente.

Um novo método pra modelar de forma precisa compressores ópticos usando redes neurais.

Essa pesquisa mostra como modelos simples aprendem através de estruturas e técnicas de treinamento.

Uma análise profunda nas complexidades do perceptron simétrico binário.

O GP-KAN junta Processos Gaussianos e Redes Kolmogorov-Arnold pra fazer previsões eficientes.