Artigos mais recentes para Redes Neurais

Cientistas usam redes neurais informadas por física pra melhorar as soluções das equações de mudança de fase.

xIELU oferece uma alternativa promissora às funções de ativação tradicionais em deep learning.

Explorando os avanços em computação óptica e a busca por dispositivos compactos.

Um olhar sobre GNNs e GTs e o papel das codificações posicionais.

FxTS-Net melhora as previsões em tempo fixo usando Equações Diferenciais Ordinárias Neurais.

Uma olhada nas complexidades de treinar redes neurais de forma eficaz.

Entendendo a eficiência do Mamba e o método ProDiaL para ajuste fino.

Descubra como o EAST otimiza redes neurais profundas por meio de métodos de poda eficazes.

Cientistas usam redes neurais pra estudar núcleos atômicos e suas funções de onda.

Analisando como o hardware e a comunicação impactam a eficiência do deep learning.

Uma visão geral de como o tamanho do modelo e os dados afetam o aprendizado em redes neurais profundas.

Introduzir pulos temporais em SNNs melhora muito a eficiência e a precisão.

Um estudo mostrando a arquitetura híbrida para melhorar o desempenho e a eficiência energética de SNN.

Descubra como a otimização sem horários transforma a eficiência do aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem ajuda redes neurais a focarem nos dados relevantes pra um aprendizado melhor.

Mamba-CL melhora o aprendizado de IA mantendo o conhecimento antigo enquanto adquire novas tarefas.

Um novo método melhora a detecção de símbolos em ambientes sem fio barulhentos.

Descubra como os DANNs transformam a análise de dados com flexibilidade e eficiência.

Um novo método usa conceitos de gravidade para podar de forma eficaz redes neurais convolucionais profundas.

Explorando novos métodos pra reconstrução de dados em redes neurais avançadas.

O Multi-Head Mixture of Experts melhora o desempenho de machine learning com modelos especializados.

Descubra como o NN-HiSD ajuda a encontrar pontos de sela importantes na pesquisa científica.

Aprenda como a inversão de rede revela o processo de tomada de decisão das redes neurais.

Usando redes neurais pra resolver equações elípticas complexas de forma eficiente.

Pesquisadores usam Estimação Neural de Quantis pra fazer previsões cosmológicas de forma eficiente.

Novas técnicas em deep learning pra analisar relações complexas de dados.

Descubra como superfícies inteligentes estão mudando as redes sem fio e melhorando a força do sinal.

Investigando o impacto da Redução da Taxa Esparsa no desempenho do modelo Transformer.

Tamanhos de passo negativos podem melhorar o desempenho do treinamento de redes neurais.

Uma nova abordagem usando MSE com sigmoid tá mostrando potencial em tarefas de classificação.

Apresentando uma rede neural de gravata borboleta inovadora pra uma previsão melhor e gestão de incertezas.

Novas métricas melhoram a compreensão dos Autoencoders Esparsos em redes neurais.

Explore como o ANDHRA Bandersnatch melhora redes neurais através de ramificações.

Apresentando uma estrutura de filtragem de segurança para controle de limites eficaz em sistemas dinâmicos.

Uma nova forma de usar momentum no treino de redes neurais.

Descubra como os neurônios mantêm o equilíbrio para um funcionamento ótimo do cérebro.

Aprenda como camadas de baixo rank melhoram a generalização e o desempenho das redes neurais.

GPNs melhoram o reconhecimento de som ao lidar com os principais desafios em redes neurais de picos.

Camadas bilineares melhoram a interpretabilidade em modelos de aprendizado por reforço pra dar insights melhores na tomada de decisões.

ETF adaptativo e ETF-Transformer melhoram a eficiência e a precisão do treinamento de redes neurais.