Learn more about Deep Learning – Section 2

Google DeepMind presenta GNoME una nueva herramienta de aprendizaje profundo que aumenta drásticamente la velocidad y eficiencia de los descubrimientos al predecir la estabilidad de nuevos materiales.

Los cristales inorgánicos son esenciales para muchas tecnologías contemporáneas, incluyendo chips para computadoras, ...

Una nueva investigación de IA de Japón examina las propiedades mecánicas de las expresiones faciales humanas para entender cómo los androides pueden reconocer las emociones de manera más efectiva.

A medida que la tecnología se acerca cada vez más a replicar las emociones humanas en androides, ha surgido un profun...

Investigadores de la Universidad de Ciencias de Tokio desarrollaron un modelo de aprendizaje profundo que puede detectar una fase quasicristalina previamente desconocida en la ciencia de los materiales

La búsqueda de nuevas estructuras cristalinas en materiales ha sido desde hace mucho tiempo un pilar fundamental de l...

Esta revisión de investigación de IA explora la integración de imágenes satelitales y aprendizaje profundo para medir la pobreza basada en activos.

Investigadores de la Universidad de Lund y la Universidad de Halmstad llevaron a cabo una revisión sobre la inteligen...

Comprendiendo el concepto de GPT-4V(ision) La nueva tendencia de la inteligencia artificial

OpenAI ha estado a la vanguardia de los últimos avances en IA, con modelos altamente competentes como GPT y DALLE. Cu...

Coraje para aprender ML Desmitificando la Regularización L1 y L2 (parte 3)

Bienvenidos de nuevo a la tercera entrega de Valor para aprender ML Desmitificando la regularización L1 y L2. Anterio...

NVIDIA impulsa el entrenamiento para algunos de los modelos más grandes de la Fundación Amazon Titan.

Todo sobre los grandes modelos de lenguaje es grande: los modelos gigantes se entrenan en conjuntos de datos masivos ...

Aceptando la Transformación AWS y NVIDIA avanzan en IA generativa e innovación en la nube

Amazon Web Services y NVIDIA llevarán las últimas tecnologías de IA generativa a empresas de todo el mundo. Combinand...

Investigadores de Microsoft proponen PIT (Transformación Permutación Invariante) un compilador de aprendizaje profundo para la escasez dinámica.

Recientemente, el aprendizaje profundo se ha caracterizado por un aumento en la investigación orientada a optimizar m...

Microsoft lanza Orca 2 Pionera en la lógica avanzada en modelos de lenguaje más pequeños con estrategias de entrenamiento personalizadas

Los LLM (Modelos de Lenguaje Grande) se entrenan en grandes volúmenes de datos textuales para comprender y producir l...

Redefiniendo a los Transformadores Cómo las simples redes neuronales de avance pueden imitar los mecanismos de atención para tareas secuenciales eficientes de secuencia a secuencia

Investigadores de ETH Zurich analizan la eficacia de utilizar redes estándar de avance hacia adelante superficiales p...

Investigadores de la Universidad de California en San Diego presentan EUGENe un software de genómica fácil de usar y basado en el aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo se utiliza en todas las esferas de la vida. Tiene utilidad en cada campo. Tiene un gran impac...

Investigadores de UC Berkeley proponen CRATE un novedoso Transformador de Caja Blanca para la compresión y esparsificación eficientes de datos en el Aprendizaje Profundo

El éxito práctico del aprendizaje profundo en el procesamiento y modelado de grandes cantidades de datos multimodales...

Investigadores de Stanford presentan BLASTNet el primer conjunto de datos de aprendizaje automático grande para la dinámica fundamental de fluidos

Investigadores de Stanford presentaron un avance revolucionario llamado BLASTNet, anunciando una nueva era en la diná...

Conoce snnTorch Un paquete de Python de código abierto para realizar aprendizaje basado en gradientes con redes neuronales de disparo.

En inteligencia artificial, la eficiencia y el impacto ambiental se han convertido en preocupaciones primordiales. Ab...

Este documento de IA explora la comprensión del espacio latente de los modelos de difusión a través de la geometría de Riemann.

Con la creciente popularidad de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático, sus principales subcampos, co...

Superpotencia el entrenamiento de tus modelos de aprendizaje profundo

¿Te has encontrado con situaciones en las que es fácil obtener un impulso inicial en precisión pero una vez que llega...

Síntesis de voz Evolución, ética y ley

Roman Garin, vicepresidente senior de Innovación en Sportradar. Este artículo traza la evolución de la síntesis de vo...

Una introducción amable a las Redes Neuronales Dirigibles (parte 2)

El primer artículo ofrece una introducción accesible...

Investigadores de UC Berkeley proponen un algoritmo de inteligencia artificial que logra la adquisición sin entrenamiento de agentes de diálogo dirigidos por objetivos.

Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) han demostrado grandes capacidades en diversas tareas de procesamiento de leng...

Investigadores de la Universidad Vanderbilt y UC Davis presentan PRANC Un marco de aprendizaje profundo que es eficiente en memoria tanto durante la fase de aprendizaje como de reconstrucción.

Investigadores de la Universidad Vanderbilt y de la Universidad de California, Davis, presentaron PRANC, un marco que...

LastMile AI lanza AiConfig un marco de desarrollo de aplicaciones de IA basado en configuración de código abierto y compatible con el control de fuente.

En el ámbito en constante evolución del desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial, AI Config de LastMile ...

IA verá una ‘segunda ola importante’, dice el CEO de NVIDIA en una charla junto al ejecutivo del Grupo iliad

Las startups europeas recibirán un impulso masivo de una nueva generación de infraestructura de IA, dijo el fundador ...

Explicación de la Atención de Múltiples Consultas

La Atención de Múltiples Consultas (MQA) es un tipo de mecanismo de atención que puede acelerar la velocidad de gener...

Este artículo de IA presenta un modelo de aprendizaje profundo para clasificar las etapas de la degeneración macular relacionada con la edad utilizando escaneos OCT de retina del mundo real.

Un nuevo artículo de investigación presenta un clasificador basado en aprendizaje profundo para etapas de degeneració...

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