Artigos mais recentes para Redes Neurais

Novo método de IA melhora a classificação de células cancerígenas enquanto lida com os efeitos de lote.

Analisando a relação entre aprendizado contrastivo e métodos tradicionais como PCA.

Essa pesquisa identifica novos otimizadores promissores para modelos de deep learning.

Explora como o movimento do sinal afeta o desempenho e o treinamento do transformador.

Novos algoritmos melhoram a privacidade e a otimização em modelos de aprendizado de máquina.

Analisando ameaças e defesas em aprendizado federado contra ataques maliciosos.

Uma nova abordagem melhora a eficiência do treinamento para RNNs usando métodos de otimização avançados.

Explorando como redes neurais podem aproximar funcionais na análise de dados.

Aumentando intervalos de confiança pro DeepONet usando métodos de predição conformal dividida.

Analisando como a quantização pode melhorar o desempenho e a generalização de redes neurais.

Analisando estratégias de escalonamento pra melhorar o desempenho de GNN em tarefas de grafos moleculares.

Novos algoritmos aumentam a eficiência no aprendizado ativo com redes neurais.

O EncodeNet melhora a precisão das DNNs sem aumentar o tamanho do modelo.

Um olhar sobre como diferentes redes neurais aprendem com imagens.

Um olhar sobre como as redes neurais processam informações e suas implicações.

O GRAF melhora as previsões de desempenho para redes neurais, aumentando a eficiência e a interpretabilidade.

Esse artigo fala sobre como os transformers aprendem a estrutura da linguagem através de métodos de treinamento.

Novo modelo melhora a estimativa de profundidade usando dados de câmera de eventos através de algoritmos eficientes.

DelGrad melhora o aprendizado em Redes Neurais Espinhas ao focar no tempo dos picos.

O SGD-PH combina métodos de primeira e segunda ordem pra ter um desempenho melhor no treinamento do modelo.

Um método pra melhorar a classificação de imagens, reduzindo os preconceitos nos conjuntos de dados.

Explorando como os NCDEs transformam a aprendizagem de dados e a previsão.

Novas abordagens melhoram a compreensão e a transferibilidade em redes neurais.

Explora a ascensão e a eficiência dos Transformers de Visão no processamento de imagem.

O estudo destaca a importância dos parâmetros temporais na performance de redes neurais.

Aprenda como as PINNs combinam aprendizado de máquina e física pra resolver problemas complexos.

Integrar vários tipos de dados melhora o aprendizado e a retenção em redes neurais profundas.

Uma nova perspectiva sobre como funcionam as redes neurais.

Descubra um jeito de reduzir o tamanho da rede neural sem perder performance.

Uma visão geral dos métodos de treinamento para redes neurais de disparo e suas implicações.

Modelos de memória modernos melhoram o aprendizado e os processos de recuperação da IA.

Esse artigo fala sobre o uso de redes neurais profundas pra prever propriedades de mésons.

Explorando a importância do softmax no desempenho e nas aplicações de redes neurais.

Um novo framework pra avaliar a evolução do aprendizado de máquina conforme as tarefas vão sendo aprendidas.

BARN combina BART e redes neurais pra melhorar a precisão das previsões.

Apresentando o robusta, um jeito de aprender de forma eficaz com poucos dados.

Os modelos modernos de Hopfield melhoram a memória e as capacidades de recuperação das máquinas.

Aprenda como funções afins melhoram redes neurais spiking para um desempenho melhor.

Novas técnicas melhoram o aprendizado em redes neurais com espinhas ao mesmo tempo que reduzem as necessidades de memória.

Esse artigo fala sobre a importância e os desafios da detecção de dados fora da distribuição em aprendizado de máquina.