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Novo método reduz ameaças de backdoor em redes neurais profundas.

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Examinando os efeitos de características fora da curva no treinamento de redes neurais.

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Uma nova abordagem para aprendizado por reforço offline melhora o aprendizado de políticas usando modelos de difusão.

Uma nova abordagem pra gerar programas com base em imagens usando modelos neurais avançados.

Uma nova abordagem pra melhorar a eficiência nos processos de busca por arquiteturas neurais.

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Esse estudo investiga como pequenas mudanças podem enganar as CNNs em tarefas críticas.

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Novo modelo melhora o fluxo de informações de longo alcance em dados de gráfico.

MaxLin melhora a precisão e eficiência da verificação do CNN para aplicações de IA mais seguras.

Um novo método melhora modelos de deep learning eficientes através da ortogonalidade exata.

Um novo método de decaimento de peso melhora a esparsificação em redes neurais.

Um framework pra aprimorar redes neurais integrando o conhecimento humano nos algoritmos de aprendizado.

Novos métodos revelam resiliência em circuitos de redes neurais contra manipulação.

Novos métodos melhoram o desempenho da tarefa principal usando dados auxiliares sem custos extras de computação.

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Novos métodos prometem redes neurais mais rápidas e eficientes, usando menos recursos.

Um método pra melhorar a tomada de decisão em aprendizado por reforço usando aprendizado de representação.

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