Artigos mais recentes para Redes Neurais

Este artigo analisa os fatores que influenciam a capacidade das redes neurais de generalizar a partir dos dados.

Explorando novas maneiras de melhorar a estimativa de incerteza em redes neurais bayesianas.

A ISQuant oferece uma nova abordagem para quantização visando um deployment de modelo mais eficiente.

Descubra como a quantização dinâmica adaptativa melhora os modelos VQ-VAE para uma representação de dados mais maneira.

Este estudo analisa como redes neurais interpretam a fala usando espectrogramas.

Esse estudo explora como os transformers aprendem com processos de Markov através da inicialização e do fluxo do gradiente.

Este estudo melhora o aprendizado por transferência otimizando as taxas de aprendizado para cada camada.

Esse estudo explora o papel das camadas feed-forward em modelos de linguagem de código.

Combinando som e imagens pra sistemas de reconhecimento mais inteligentes.

Explorando como as redes neurais usam seus pesos aprendidos de forma eficaz.

Esse artigo apresenta uma nova abordagem usando Treinamento em Tempo de Teste pra melhorar o desempenho de RNN.

Um método pra aumentar a eficiência do modelo em aprendizado de máquina com estratégias de poda eficazes.

LayerShuffle melhora a robustez das redes neurais ao permitir uma execução flexível das camadas.

Explorando como redes de Hopfield imitam o armazenamento e a recuperação de memória do cérebro.

Apresentando um novo método para redes neurais bayesianas que melhora a modelagem de incerteza.

Explorando fKANs e seu impacto no desempenho de machine learning.

Estudo sobre a influência do tamanho do campo receptivo em modelos U-Net para segmentação de imagem.

ElasticAST permite processar áudio de comprimento variável de forma eficiente sem perder detalhes importantes.

Um novo método simplifica formas 3D complexas com superfícies de varrimento eficazes.

Este artigo investiga como redes neurais processam dados através de suas representações.

Uma nova abordagem melhora o tempo e a eficiência do treinamento de CNN.

Apresentando um método que melhora o aprendizado com dados limitados sem esquecer o que foi aprendido antes.

Uma olhada em como melhorar o uso de FPGA em aplicações de DNN com novas técnicas.

Apresentando matrizes de Grupo e Mistura pra um ajuste fino eficiente de modelos neurais.

Um estudo sobre como melhorar a tomada de decisão no xadrez com pouca informação usando redes neurais.

Um novo método usando vetores circulares melhora a eficiência em tarefas de múltiplas etiquetas.

LeRF combina aprendizado profundo e interpolação pra melhorar o redimensionamento de imagens.

Este artigo examina como os Transformers raciocinam e o papel dos cadernos de anotação.

Um método novo resolve os principais desafios no aprendizado por reforço através de técnicas de otimização melhoradas.

Analisando o impacto das funções de ativação periódicas na eficiência da aprendizagem e na generalização.

CCL garante que redes neurais mantenham a precisão enquanto aprendem novas tarefas.

O aprendizado de máquina melhora as técnicas de controle quântico pra aplicações tecnológicas mais eficientes.

Usando redes neurais pra identificar ondas magnéticas quirais na física de partículas.

MambaVision junta Mamba e Transformers pra melhorar o reconhecimento de imagem.

Estudo revela como a esparsidade em modelos de IA muda entre as camadas durante o treinamento.

DisMAE melhora a generalização do modelo entre domínios usando dados não rotulados.

Uma nova abordagem pra melhorar as observações de raios gama usando redes neurais.

Um modelo híbrido melhora a restauração de imagens usando Redes Neurais Espinhadas e Convolucionais.

Este artigo fala sobre novos métodos que melhoram o desempenho do aprendizado profundo usando derivadas não locais.

Este artigo analisa a eficácia do Adagrad e suas vantagens em relação aos métodos padrão em treinamentos de grandes lotes.