Uma olhada em como os atacantes replicam redes neurais com acesso limitado à saída.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Uma olhada em como os atacantes replicam redes neurais com acesso limitado à saída.
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Um novo sistema usa redes neurais espinhosas pra processar dados de forma eficiente.
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SplatFields melhora a imagem 3D a partir de ângulos de câmera limitados, aumentando a qualidade e os detalhes.
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Aprenda como os Monomial-NFNs melhoram a eficiência em redes neurais.
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Cobweb/4L melhora como as máquinas aprendem linguagem usando uma abordagem eficiente.
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Esse artigo analisa o uso de modelos de transformer no xadrez e suas vantagens.
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Este artigo explora como o tamanho da amostra impacta o desempenho de redes neurais através das paisagens de perda.
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Uma nova abordagem de auto-ensemble melhora a resiliência do modelo a mudanças adversariais.
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Essa pesquisa explora métodos de redução de memória para treinar redes neurais profundas.
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Um novo modelo de rede neural melhora as capacidades de reconhecimento de padrões e recuperação.
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Pesquisas mostram que luz parcialmente coerente melhora a precisão em redes neurais ópticas.
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O Pool Skip ajuda redes profundas lidando com singularidades de eliminação durante o treinamento.
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Uma análise profunda de redes neurais para minimização de variação total em imagens.
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Uma olhada em como as redes neurais aprendem e se adaptam ao longo do tempo.
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Um novo método melhora o aprendizado de modelos menores a partir de modelos maiores usando similaridade espacial.
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Uma nova abordagem melhora a velocidade e eficiência do treinamento de redes neurais usando nowcasting.
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Um novo método melhora a eficiência de redes neurais em aplicações científicas.
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Um novo modelo melhora as previsões ao voltar a olhar os palpites antigos.
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Este estudo analisa a eficácia dos Autoencoders Esparsos em entender as características dos modelos de linguagem.
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Uma nova abordagem para transmitir mensagens curtas de forma segura usando técnicas de deep learning.
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Explorando a eficácia e as questões em torno das redes neurais recorrentes no processamento de dados sequenciais.
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HEN melhora a recuperação de memória em redes neurais ao aumentar a separabilidade de padrões.
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Aprenda como os hiperparâmetros afetam o desempenho e a complexidade das redes neurais.
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Combinar redes neurais de grafos e autoencoders variacionais melhora a precisão na classificação de imagens.
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Um novo método melhora o desempenho das SNN enquanto economiza energia através da compressão de pesos.
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Um novo método melhora o agrupamento de redes neurais pra uma compreensão melhor.
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SGDrop ajuda as CNNs a aprenderem melhor com dados limitados, ampliando seu foco.
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Explorando como a estrutura de dados impacta o desempenho de machine learning.
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Analisando a perda de plasticidade no aprendizado contínuo e o papel da nitidez.
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Novos métodos otimizam a quantização de modelos de linguagem grandes, melhorando a eficiência e a precisão.
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Explorando mapas invariantes e Equivariantes pra melhorar redes neurais.
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Taxas de aprendizado dinâmicas e super conjuntos de nível melhoram a estabilidade no treinamento de redes neurais.
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Apresentando um novo método para melhorar modelos de deep learning, reduzindo o overfitting.
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Usando redes neurais implícitas pra melhorar a medição da velocidade do som nos tecidos.
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Um olhar sobre os resultados do desafio Codec-SUPERB e as métricas de desempenho do codec.
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Uma nova abordagem pra lidar com problemas de memória em aprendizado de máquina.
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Apresentando um modelo neural que melhora as medições de similaridade em grafos ao considerar os custos de edição.
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Este estudo analisa como os Transformers conseguem memorizar dados em vários contextos.
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Analisando como os modelos SSL memorizam pontos de dados e suas implicações.
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Um novo método melhora a eficiência do modelo enquanto diminui o tamanho.
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