Artigos mais recentes para Redes Neurais

Explorando o papel dos neurônios na melhoria da interpretabilidade dos modelos de IR.

Apresentando uma nova abordagem para aprimorar a representação e eficiência dos dados de vídeo.

Analisando o impacto das máscaras de atenção e da normalização de camadas em modelos de transformadores.

PointTree oferece uma solução inovadora pra reconstruir com precisão as conexões neuronais no cérebro.

Explorando as últimas novidades em modelos pra processar sequências longas de dados.

Esse estudo analisa como a semelhança entre tarefas afeta o aprendizado contínuo em redes neurais.

Este estudo analisa como o tamanho do modelo afeta o desempenho em Aprendizado Contínuo Online.

Essa pesquisa explora como manejar atividades neurais com métodos de controle avançados.

Explorando como os modelos de deep learning imitam as habilidades humanas de integração de contornos.

Um método pra comprimir imagens garantindo a segurança delas durante a transmissão.

Uma olhada em métodos para esclarecer as decisões da IA por meio do suavização de gradientes.

Uma nova abordagem para busca de arquitetura neural oferece flexibilidade e performance melhorada.

Um novo método melhora a análise de imagens médicas sem perder detalhes importantes.

ESGNN melhora a geração de grafos de cena a partir de nuvens de pontos 3D mantendo a simetria.

Explorando como os modelos PANN simulam o comportamento de feixes hiperelásticos sob estresse.

Uma nova abordagem melhora a eficiência de aprendizado em ambientes de aprendizado por reforço.

Novos métodos revelam insights sobre as capacidades de aprendizado profundo usando geometria tropical.

A clipping do peso melhora o desempenho do modelo em aprendizado profundo e aprendizado por reforço.

Um novo método melhora a eficiência e eficácia do LoRA em aprendizado de máquina.

Um novo padrão melhora a velocidade e a eficiência energética das redes neurais na computação.

Um novo modelo que combina LSTMs com computação quântica pra melhorar o manuseio de dados.

KANs melhoram a análise e classificação de imagens usando menos recursos.

Swish-T melhora o desempenho de modelos em deep learning com técnicas de ativação inovadoras.

Investigando como modelos superparametrizados superam os subparametrizados na hora de aprender características.

Uma análise dos RNN-TPPs e o impacto deles na precisão da previsão de eventos.

Aprendizado mútuo melhora o desempenho e a estimativa de incerteza em Redes Neurais Bayesianas.

Investigando como redes neurais aprendem características durante o treinamento.

Entender como as galáxias giram revela informações importantes sobre sua estrutura e massa.

Um modelo novo melhora a simulação de instrumentos de corda pra um som mais realista.

Um novo método melhora o aprendizado auto-supervisionado ao adicionar um componente de memória.

Um novo design de camada convolucional reduz parâmetros e melhora a interpretabilidade em modelos de IA.

Este artigo explora soluções para o oversmoothing em redes neurais de grafo, focando nas GCNs.

Explora como o tamanho do lote afeta o treinamento de modelos de aprendizado de máquina.

SineKAN oferece mais rapidez e desempenho usando funções seno em redes neurais.

Novas pesquisas revelam padrões complexos na dinâmica de treinamento de machine learning.

Um estudo sobre o comportamento de energia em redes de deep learning que melhora a análise de sinais.

Analisando como as condições de contorno afetam o desempenho de computadores quânticos de reservatório.

Este artigo analisa os fatores que influenciam a capacidade das redes neurais de generalizar a partir dos dados.

Explorando novas maneiras de melhorar a estimativa de incerteza em redes neurais bayesianas.

A ISQuant oferece uma nova abordagem para quantização visando um deployment de modelo mais eficiente.