Artigos mais recentes para Redes Neurais

Um olhar sobre como os artistas usam tecnologias de IA pra criar arte única.

Uma estrutura pra avaliar a robustez de Redes Neurais Bayesianas contra ataques adversariais.

Explorando o momento de Nesterov para treinar redes neurais profundas de forma eficaz.

LISSNAS reduz de forma eficiente os espaços de busca para melhores designs de redes neurais.

Este artigo explora semianéis para melhorar a análise de gradientes em modelos de deep learning.

Um novo método melhora a precisão de segmentação usando adaptação de domínio semissupervisionada.

NeuroBlend otimiza redes neurais pra serem mais rápidas e eficientes em dispositivos de hardware.

Pesquisa sobre técnicas de poda para melhorar a eficiência de redes neurais.

Novos métodos buscam tornar redes neurais complexas mais simples e mais fáceis de entender.

Um estudo sobre como os Transformers melhoram a memória e têm dificuldade com atribuição de crédito em RL.

Aprenda como a normalização em lote melhora a velocidade de treinamento e o desempenho do modelo.

Aprenda a melhorar o treinamento de redes neurais gráficas e evite armadilhas comuns.

Um novo método localiza tarefas específicas em modelos de linguagem usando resultados desejados.

Explorando como os transformers aprendem de forma eficiente com poucos dados de treinamento.

Novo método de computação em reservatório magnético usa voltagem para processamento de dados com eficiência energética.

Uma nova estrutura que combina SNNs e redes convolucionais para um aprendizado eficiente.

Essa pesquisa revela a dimensionalidade polinomial para uma representação eficaz de conjuntos em redes neurais.

Uma olhada em como a computação em memória tá mudando o processamento de dados.

Descubra como SNNs e FPGAs criam soluções de IA eficientes.

Explorando como os expoentes de Lyapunov em tempo finito revelam a sensibilidade da rede a mudanças nos inputs.

Esse artigo analisa como os agentes de aprendizado por reforço se comportam durante as fases de treinamento.

Esse método oferece uma forma eficiente de treinar redes sem a correção de erro tradicional.

Redes Neurais Autoexpansíveis se adaptam às tarefas de forma eficiente com ajustes dinâmicos.

Saiba mais sobre Treinamento Esparso Dinâmico e seus benefícios para a eficiência de redes neurais.

O aprendizado MinMax oferece estabilidade e eficiência no treinamento de redes neurais.

O QBitOpt melhora o desempenho de redes neurais otimizando alocações de largura de bits de forma eficiente.

Um novo método pra construir modelos eficientes pra dispositivos edge com base nas limitações deles.

Um novo método reduz o custo de treinar grandes modelos em aprendizado de máquina.

Estudo revela os papéis únicos dos tipos de neurônios piramidais no processamento da memória.

Uma olhada em sistemas numéricos alternativos que melhoram o desempenho e a eficiência das DNNs.

Aprenda como transformers melhoram a tomada de decisão em aprendizado por reforço.

A inicialização certa dos pesos e vieses impacta muito na eficiência do treino de redes neurais profundas.

A NEAT revoluciona a modelagem 3D usando redes neurais pra melhorar a precisão da malha.

Pesquisadores propõem roteamento por atalho pra melhorar o desempenho de redes de cápsulas e reduzir as demandas computacionais.

Esse artigo analisa como a configuração e o treinamento afetam o desempenho das redes neurais.

Aprenda sobre como otimizar modelos de deep learning e suas aplicações práticas.

Novo pacote melhora a estabilidade de redes neurais para aplicações mais seguras.

Explorando o potencial de modelos de peso amarrado com múltiplas máscaras em aprendizado de máquina.

Usando aprendizado modular e auto-treinamento pra melhorar a análise de imagens médicas.

QCNNs usam números hipercomplexos pra uma representação de dados melhorada em redes neurais.