Artigos mais recentes para Redes Neurais

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.

Um novo modelo que melhora o desempenho em tarefas visuais ao combinar CNNs e Transformers.

Pesquisas mostram como as conexões dos neurônios moldam o comportamento do córtex motor.

O HAT-CL facilita o aprendizado contínuo automatizando a integração do HAT, melhorando a adaptabilidade do modelo.

A AIMC melhora a eficiência em redes neurais profundas processando dados na memória.

Nova técnica de filtragem melhora a clareza das explicações sobre as decisões da IA.

Uma nova abordagem pra melhorar a modelagem de similaridade semântica de texto.

Um novo método melhora a qualidade da imagem em redes instáveis.

Este artigo fala sobre Transformers moldados e seu papel na estabilização de modelos de deep learning.

Aprenda como a compressão de tensores melhora as estratégias de inferência compartilhada em deep learning.

Um novo framework melhora a estimativa de densidade em redes neurais adversariais generativas.

Esse artigo examina como redes neurais usam frequências em imagens para classificação.

Uma nova abordagem pra lidar com a incerteza em modelos de aprendizado profundo.

Explorando como redes neurais multiplicativas melhoram a modelagem polinomial para simulações de engenharia.

Um olhar sobre como o BT-RvNN melhora o uso de memória e o desempenho em redes neurais.

Pesquisa sobre melhorar medições de estados quânticos em ambientes barulhentos.

Esse trabalho explora uma nova arquitetura de rede neural pra prever sistemas Hamiltonianos.

Uma visão geral das GNNs, suas características e dinâmicas de treinamento.

Este estudo melhora os Transformers de Visão pra uma classificação de imagem mais eficiente.

Um novo método melhora a velocidade de aprendizado em algoritmos de machine learning.

TransFusion melhora a geração de dados sintéticos de séries temporais longas e de alta qualidade.

Novos métodos aumentam a eficiência das Redes Neurais de Espinhos com menos disparos.

Um olhar sobre os principais componentes do deep learning e suas interações.

Este estudo foca em melhorar as GNNs pra superar desafios de dados de treino enviesados.

Novas pesquisas mostram como o Sumformer pode melhorar a eficiência dos Transformers.

Um novo método melhora as transformações de imagem pra mais precisão e eficiência.

Um estudo sobre SCS versus camadas convolucionais tradicionais na classificação de imagens.

Métodos inovadores melhoram a eficiência do treinamento em redes neurais profundas.

Descubra técnicas inovadoras que melhoram o processo de aprendizado de redes com valores discretos.

Explorando como as interações entre unidades melhoram o treinamento de redes neurais.

Esse estudo mostra como Transformers de uma camada são eficazes na memorização de dados.

Apresentando uma estrutura pra simplificar a regularização esparsa através de técnicas de otimização suave.

Um jeito novo de entender as relações musicais através de árvores de dependência.