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  1. hackernoon.com › es › redes-neurales-profundas-para-detectar-y-cuantificar-lesionRedes neuronales profundas para detectar y cuantificar lesiones...

    12 de jun. de 2024 · En este estudio, evaluamos varias arquitecturas de redes neuronales para automatizar la segmentación de lesiones de linfoma en imágenes PET/CT en múltiples conjuntos de datos. Examinamos la reproducibilidad de las medidas de lesión, revelando diferencias entre redes y destacando su idoneidad para usos clínicos específicos.

  2. www.guru99.com › es › backpropogation-neural-networkPropagación hacia atrás en redes neuronales: algoritmo de ... -...

    12 de jun. de 2024 · El algoritmo de retropropagación en una red neuronal calcula el gradiente de la función de pérdida para un solo peso mediante la regla de la cadena. Calcula de manera eficiente una capa a la vez, a diferencia del cálculo directo nativo.

  3. es.eitca.org › inteligencia-artificial › eitc-ai-tff-tensorflow-fundamentos¿Es una red neuronal de retropropagación similar a una red...

    Hace 5 días · Una red neuronal de retropropagación (BPNN) y una red neuronal recurrente (RNN) son arquitecturas integrales dentro del dominio de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, cada una con características y aplicaciones distintas.

  4. es.eitca.org › inteligencia-artificial › eitc-ai-dlpp-deep-learning-con-python-y-p¿El entrenamiento demasiado prolongado de la red neuronal...

    14 de jun. de 2024 · Comprender el sobreajuste en redes neuronales. El sobreajuste se manifiesta cuando una red neuronal se adapta excesivamente a los datos de entrenamiento, capturando ruido y valores atípicos en lugar de las tendencias generales subyacentes.

  5. www.mdpi.com › 2073/4433/15-6 › 735Atmosphere | Free Full-Text | A GPU-Implemented Lattice Boltzmann...

    20 de jun. de 2024 · This study establishes a new method for numerically modeling the turbulent flow in and around forest shelterbelts using an advanced multiple-relaxation-time lattice Boltzmann model (MRTLBM). A detailed description is presented for a large eddy simulation (LES) of turbulent winds by implementing barrier element drag force in the ...

  6. www.nature.com › articles › s41928/024/01182-4Training deep Boltzmann networks with sparse Ising machines

    17 de jun. de 2024 · In this Article, we show that probabilistic Ising machines can be used to train deep generative artificial intelligence (AI) models. We focus on deep Boltzmann machines (DBMs), which are ...

  7. elifesciences.org › reviewed-preprints › 98489The Recurrent Temporal Restricted Boltzmann Machine Captures ......

    28 de jun. de 2024 · Building upon this, they now employ the Recurrent Temporal Restricted Boltzmann Machine (RTRBM) to elucidate the temporal dynamics within these assemblies. By introducing recurrent connections between hidden units, RTRBM could retrieve neural assemblies and their temporal dynamics from simulated and zebrafish brain data.