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Este artigo fala sobre o uso de Redes Neurais Informadas por Física para resolver problemas de mecânica quântica.

Explorando como redes neurais reconhecem simetrias nos dados através da equivariância.

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

Esse artigo investiga a necessidade do componente de consulta nos modelos de transformer.

Novos sistemas analógicos usam luz pra processamento de informações mais rápido e eficiente em termos de energia.

Aprenda como os GANs invariantes a grupos melhoram a eficiência dos dados em modelos generativos.

Novos métodos melhoram a compreensão das conexões neuronais, mesmo com dados incompletos.

Caterpillar é uma nova arquitetura MLP pra captar detalhes locais de imagem.

Uma olhada em métricas de classificação ponderadas e perdas orientadas a pontuação em redes neurais.

Explorando o Modelo de Recursos Profundos Sem Restrições e seu impacto nas redes neurais.

O SHARP resolve o esquecimento catastrófico em redes neurais profundas com técnicas de aprendizado inovadoras.

Novas redes neurais aprendem transformações direto dos dados, melhorando a eficiência e a compreensão das simetrias.

Um novo método para treinar redes neurais que combina classificação e reconstrução.

Nova abordagem melhora como a IA reconhece combinações únicas de atributos e objetos.

Um olhar sobre o potencial e os obstáculos do RTRL em aprendizado de máquina.

Estudo revela como redes profundas se destacam apesar do barulho nos dados de treinamento.

Um olhar sobre como o overfitting benigno pode beneficiar modelos de aprendizado de máquina.

Uma análise de Transformers de Visão menores que são adequados para aplicativos móveis.

Analisando a eficácia e os desafios dos conjuntos de dados não aprendíveis na proteção de informações privadas.

Uma olhada na mecânica e nas aplicações das redes neurais de disparo.

A normalização de peso melhora o treinamento e o desempenho da rede neural, mesmo com pesos maiores.

Aligned-MTL resolve os desafios do aprendizado multitarefa pra melhorar o desempenho.

Um estudo sobre como CoT melhora o aprendizado em perceptrons de múltiplas camadas.

Uma nova abordagem pra melhorar o treinamento de redes neurais através da otimização quantizada.

Analisando como os transformers aprendem a entender hierarquias de linguagem com treinamento prolongado.

Este estudo apresenta métricas inovadoras para avaliar RNNs e transformadores sem precisar treinar.

Explorando a eficácia das estratégias evolutivas para encontrar inicializações de rede esparsas.

Um novo método que usa gráficos pra identificar ataques adversariais em redes neurais.

Um novo método melhora como as redes neurais explicam suas decisões.

Um novo método melhora a generalização de modelos de sequência em diferentes comprimentos.

BT-Cell melhora redes neurais recursivas pra uma compreensão de linguagem mais top.

Este artigo examina como as redes profundas funcionam através do extrator e do túnel.

Explorando o potencial e os desafios das redes neurais de pico na computação.

O LLMatic combina grandes modelos de linguagem e estratégias de qualidade-diversidade pra uma busca de arquitetura neural eficiente.

Analisando como o gradiente descendente favorece soluções mais simples em modelos de aprendizado profundo.

Um novo sistema melhora a qualidade da imagem juntando dados de câmera de eventos com imagens embaçadas.

Explorando vários modelos generativos e sua estrutura unificadora.

A atenção em cone melhora as relações de dados em modelos com estruturas hierárquicas.

Analisando OODF e seu impacto no aprendizado contínuo em inteligência artificial.

Analisando o papel da frequência e da composicionalidade nos métodos de tokenização de subpalavras.