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Topo-Omni simule l'organisation spatiale du cortex sur une feuille in-silico unifiée couvrant vision, audition et langage.
Une architecture parallèle de réseaux RBF entraînés par PSO et APSO pour améliorer la scalabilité sur grands jeux de données.
Une approche monotone et sans régularisation paramétrique pour améliorer la classification sur des distributions de données déséquilibrées.
Une nouvelle approche combine réseaux de neurones et tilting exponentiel pour l'inférence bayésienne sur des équations différentielles stochastiques à sauts.