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Novo método melhora a aprendizagem de atenção em modelos de grafos usando raciocínio causal.

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Redes residuais melhoram o deep learning ao lidar com os desafios de maior profundidade.

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Um novo método em aprendizado contínuo melhora o desempenho nas tarefas e reduz o esquecimento.

Um novo método de detecção melhora a precisão dos símbolos na comunicação móvel em alta velocidade.

Novas Redes Neurais Quânticas Residuais melhoram o aprendizado em sistemas quânticos.

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O Graph U-Net melhora a imagem de EIT com mais precisão e rapidez.

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Apresentando um método que reduz o uso de memória em modelos transformer sem perder desempenho.

Esse artigo fala sobre os desafios e inovações em Redes Neurais Quânticas.

Novos modelos melhoram como as máquinas identificam e agrupam objetos em imagens.

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Esse artigo analisa como os transformers aprendem funções recursivas em tarefas de programação.

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Um novo método para a IA aprender continuamente sem esquecer as tarefas anteriores.

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Usando GNNs pra analisar a geometria de 3-manifolds encanados.

Descobrindo comportamentos surpreendentes em redes neurais durante o treino.

Novos métodos melhoram a compreensão dos estados superfluidos e das interações de partículas.

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EfficientLIF-Net reduz os custos de memória em SNNs sem perder desempenho.

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Um novo método prevê o desempenho de redes neurais usando apenas os parâmetros de peso.