FasterNet melhora a velocidade e a precisão em redes neurais para várias aplicações.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
FasterNet melhora a velocidade e a precisão em redes neurais para várias aplicações.
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Um novo método que combina redes neurais e lógica pra melhorar o raciocínio.
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Um novo método melhora as funções de ativação em redes neurais para um aprendizado melhor.
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Técnicas inovadoras reduzem o tamanho do modelo enquanto mantêm a performance na verificação de falantes.
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Um novo método melhora a redução de dados pra ter um desempenho melhor em aprendizado de máquina.
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NoiseCAM melhora a detecção de ataques adversariais em redes neurais profundas.
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HAFrame prioriza a gravidade dos erros em redes neurais pra melhorar a precisão.
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Melhorando a eficiência de RNN com RTRL e métodos de sparse pra ter um desempenho melhor.
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Um esquema pra melhorar a confiabilidade dos NODEs contra desafios adversariais.
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Explore como as taxas de aprendizado, profundidade e largura influenciam o desempenho de DNN.
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Apresentando o BSS pra melhorar a performance do modelo em domínios desconhecidos sem rótulos.
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Um novo método combina ANN e SNN pra melhorar a detecção de objetos e a segmentação de imagens.
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Um novo método para aprendizado multitarefa melhora o desempenho do modelo usando uma atribuição de peso mais inteligente.
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Um novo método melhora a seleção de características usando redes neurais esparsas e evolução dinâmica de neurônios.
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Esse estudo analisa como a troca de dados afeta a estabilidade do treinamento em modelos de aprendizado de máquina.
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Explorando os requisitos de hardware para aplicações gráficas neurais de próxima geração.
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A pesquisa traz métodos pra aumentar a confiabilidade de modelos de deep learning contra ameaças adversariais.
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Explorando melhorias nas Redes Neurais Recorrentes e a ascensão dos modelos de espaço de estado.
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Um novo método para melhorar modelos de AutoEncoder com conhecimento externo.
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Este artigo investiga modelos de RNN e sua capacidade de aprender tarefas diversas.
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Apresentando Embedding Posicional Adversarial e MAE+ pra melhorar o treinamento de modelos de imagem.
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Examinando métodos pra verificar redes neurais em aplicações de controle crítico.
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Analisando as dificuldades que a IA enfrenta pra se adaptar a novas tarefas.
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Um novo método melhora o aprendizado contínuo auto-supervisionado ao minimizar o esquecimento e o uso de recursos.
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Um novo modelo melhora a imagem do fígado durante o tratamento do câncer.
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Um novo método melhora a renderização 3D a partir de imagens limitadas com técnicas eficazes.
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Pesquisas mostram como redes mais profundas melhoram o desempenho no reconhecimento de cenas.
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O framework MAD melhora o desempenho do deep learning em vários tipos de dados.
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Aprenda como a quantização melhora a eficiência dos modelos de aprendizado profundo sem perder a precisão.
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Esse artigo fala sobre como melhorar as GNNs pra fazer previsões melhores de materiais cristalinos.
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Uma nova abordagem pra melhorar o desempenho em aprendizado multi-tarefa usando estruturas de rede eficientes.
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Uma nova abordagem para melhorar o treinamento de redes neurais profundas usando relações entre amostras.
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Investigando como a atividade cerebral rítmica ajuda na formação de memórias e funções cognitivas.
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O modelo FlyHash oferece um jeito eficiente de navegar inspirado em insetos.
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Novos métodos melhoram o desempenho do modelo e reduzem o esquecimento no aprendizado de dados sequenciais.
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Redes neurais melhoram as previsões do comportamento de materiais sob várias condições.
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Uma olhada na poda de estrutura dinâmica e sua eficiência em redes neurais.
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Esse artigo apresenta uma nova abordagem pra melhorar as capacidades de aprendizado contínuo da IA.
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Aprenda sobre técnicas para estabilizar o treinamento em modelos de deep learning.
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Este artigo apresenta um novo método para interpretar as saídas de redes neurais por meio da inversão.
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