Artigos mais recentes para Redes Neurais

Esse artigo fala sobre métodos pra melhorar o desempenho da segmentação semântica usando taxas atrous.

Uma nova perspectiva sobre redes neurais focando em simplicidade e na realização de funções.

Um olhar sobre como a decomposição poliédrica melhora a compreensão das redes neurais ReLU.

Analisando como as leis de conservação influenciam o treinamento e o desempenho do modelo.

Explorando como as camadas do modelo de linguagem se adaptam quando estão danificadas.

PBT-NAS combina técnicas de treinamento pra melhorar a busca por arquitetura de redes neurais.

TaskExpert melhora o aprendizado multitarefa usando redes de especialistas e sistemas de memória.

Aprimorando abordagens de aprendizado profundo pra resolver problemas inversos não lineares com novas estruturas.

Esse método melhora a precisão de sincronização em ambientes de comunicação complexos usando redes neurais leves.

Explorando novas maneiras de treinar redes neurais recorrentes de forma eficaz.

O impacto do zero-padding e do pooling nas redes de deep learning.

Apresentando o MYVT: um jeito de otimizar de forma eficaz em machine learning.

O RS-CNN traz uma nova maneira de quantificar a incerteza nas previsões de aprendizado de máquina.

Explore os básicos e aplicações de redes neurais de duas camadas.

FGNNs melhoram o aprendizado de relacionamentos complexos em dados de grafo.

Este artigo explora padrões de ativação em ANNs para diferenciar estilos de aprendizagem.

Apresentando uma rede neural que aproxima de forma eficiente a distância de Wasserstein para conjuntos de pontos complexos.

Uma nova abordagem pra melhorar a qualidade gráfica em jogos através de redes neurais.

Novos métodos melhoram estudos de fluxo sanguíneo usando redes neurais avançadas.

Um novo design de ConvNet melhora a flexibilidade e a adaptabilidade por meio de simetria contínua.

Esse estudo analisa como melhorar a gestão de memória em sistemas de aprendizado contínuo.

Um novo método melhora redes neurais bayesianas para generalização e estimativa de incerteza.

Esse método melhora a classificação de imagens através de uma representação de classe inovadora.

Esse estudo destaca a importância das camadas ocultas em redes neurais.

Analisando o impacto das GNNs em algoritmos tradicionais e os desafios de desempenho deles.

Fourier-Net facilita e acelera o registro de imagens médicas para melhores resultados de saúde.

BAMs reconhecem e lembram padrões de forma eficiente através de conexões neurais.

Explorando o impacto do softmax no treinamento de grandes modelos de linguagem e os avanços recentes.

O VesselVAE oferece uma nova forma de criar modelos realistas de vasos sanguíneos para uso médico.

Um novo modelo ajuda a identificar padrões de picos complexos na atividade cerebral.

Uma olhada em como a Otimização Minimax melhora a eficiência das Redes Neurais de Pulsos.

Um estudo sobre o impacto de dados de profundidade em Campos de Radiância Neural para cenas externas.

Analisando a tradução automática neuronal em nível de caractere em várias línguas.

Explorando o potencial dos neurônios quânticos pra melhorar as redes neurais.

Uma nova estrutura oferece ideias sobre como redes neurais aprendem e funcionam.

WaveNeRF gera imagens de alta qualidade com menos entradas, melhorando os métodos tradicionais.

Descubra o impacto das ativações lineares por partes nos modelos de deep learning.

Novo mecanismo de controle em RNNs melhora a eficiência e o desempenho usando adição.

Um método pra melhorar a subtração de fundo através da descoberta automatizada de fórmulas LBP.

Uma visão geral dos autoencoders e suas aplicações no processamento de dados.