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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.
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.
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 ...
Hace 3 días · This function adjusts the momenta of the atoms to achieve the exact specified temperature, overriding the Maxwell-Boltzmann distribution. The temperature can be specified in either Kelvin (K) or electron volts (eV).
28 de jun. de 2024 · The Rstricted Boltzmann Machine (RBM) (Salakhutdinov et al., 2007) is an undirected graphical model that defines a probability distribution over a set of binary visible units carrying the data configurations , and real-valued latent representations given by a set of hidden units.
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.
23 de jun. de 2024 · La distribución de Maxwell-Boltzmann, que describe la velocidad de las partículas en un gas a una temperatura dada, indica que la probabilidad de colisión entre dos partículas es proporcional a la raíz cuadrada del producto de sus diámetros.
