Artigos mais recentes para Redes Neurais

Um olhar sobre como o GPT-2 se sai em tarefas de previsão de intervalo de anos.

Um novo método pra avaliar melhor o erro de calibração em modelos de machine learning.

Analisando campos neurais como decodificadores pra melhorar a precisão da segmentação semântica.

Um olhar sobre como os neurônios representam características em modelos de linguagem grandes.

Este artigo fala sobre funções de influência baseadas em classes para identificar pontos de dados errôneos.

Explorando a eficiência das redes neurais esparsas e do método SRIGL.

NeRD melhora a qualidade da imagem transformando padrões Bayer brutos em imagens RGB.

Novos métodos melhoram a eficiência e o desempenho das Redes Neurais Gráficas.

Uma nova estrutura melhora a precisão do treinamento e a eficiência energética para SNNs.

Uma nova ferramenta ajuda a visualizar os mecanismos de atenção dos modelos de transformadores.

Explorando como a largura impacta o desempenho e o treinamento de redes neurais.

Novas técnicas para implantar modelos de aprendizado de máquina em dispositivos com pouca energia.

A pesquisa analisa como a linguagem evolui entre os agentes através das interações sociais.

Novos métodos melhoram o aprendizado em redes neurais com dados ruidosos.

Um jeito de melhorar a segurança de redes neurais em aplicações críticas.

Novos métodos melhoram a clareza das imagens e avaliam a incerteza na imagem médica.

Esse trabalho foca em melhorar a modelagem 3D através de transformações de coordenadas que podem ser aprendidas.

Esta pesquisa apresenta um novo decodificador neural para melhorar a correção de erro quântico.

Camadas bilineares simplificam a análise e melhoram a interpretabilidade em redes neurais.

A função de ativação TaLU melhora as tarefas de deep learning e lida com valores de entrada negativos.

Um novo método melhora a qualidade da imagem para cenas reflexivas em gráficos de computador.

A pesquisa mostra como o viés de atenção gaussiana melhora a compreensão espacial em transformers de visão.

Um novo método de treinamento melhora a precisão e robustez das redes neurais contra entradas alteradas.

Um novo método melhora as GNNs, combatendo o oversmoothing e melhorando o desempenho.

A pesquisa foca em modelos eficientes para reconhecimento de palavras-chave usando redes ajustáveis.

Esse estudo investiga quão bem as Redes de Cápsulas capturam características importantes dos dados.

Pesquisas mostram que a decomposição tensorial melhora o desempenho de redes neurais enquanto diminui o tamanho.

Um novo modelo melhora a precisão na codificação médica automática a partir de textos clínicos.

Explorando como redes neurais podem melhorar a previsão de desempenho da computação quântica.

A VICON melhora a representação de campo de luz pra imagens 3D realistas.

Explorando o papel da teoria das categorias em melhorar o design de redes neurais.

Analisando como modelos de deep learning podem gerar saídas inesperadas com pequenas mudanças nos inputs.

Analisando como links intra-camada podem melhorar a representação de redes neurais.

Novo método gera imagens internas completas a partir de visões limitadas.

Explorando os benefícios das redes RePU na estimativa estatística e regressão.

Um novo método melhora a eficiência e a precisão das Redes Neurais Anytime.

Um novo método melhora o agrupamento de dados enquanto preserva a estrutura.

Analisar as formas dos poliedros revela sacadas sobre redes profundas de ReLU.

Um novo método melhora o desempenho dos modelos em tarefas de machine learning.

Esse artigo fala sobre um método pra melhorar o aprendizado das redes neurais em padrões complexos.