:: Library Catalog

Buchumschlag

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Jakhmola, Yash, Panja, Madhurima, Mishra, Nitish Kumar, Ghosh, Kripabandhu, Kumar, Uttam, Chakraborty, Tanujit
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Neural and Evolutionary Computing
Online-Zugang:	https://arxiv.org/abs/2407.04440
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Sequential Reservoir Computing for Efficient High-Dimensional Spatiotemporal Forecasting
von: Asanjan, Ata Akbari, et al.
Veröffentlicht: (2026)

An Experimental Study on Decomposition-Based Deep Ensemble Learning for Traffic Flow Forecasting
von: Zhu, Qiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Indian Wedding System Optimization (IWSO): A Novel Socially Inspired Metaheuristic with Operational Design and Analysis
von: Saxena, Deepika, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Deep Intrinsic Surprise-Regularized Control (DISRC): A Biologically Inspired Mechanism for Efficient Deep Q-Learning in Sparse Environments
von: Kini, Yash, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ActNAS : Generating Efficient YOLO Models using Activation NAS
von: Sah, Sudhakar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Minimal Convolutional RNNs Accelerate Spatiotemporal Learning
von: Horuz, Coşku Can, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Attentions Under the Microscope: A Comparative Study of Resource Utilization for Variants of Self-Attention
von: Tian, Zhengyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Graph Convolutional Support Vector Regression for Robust Spatiotemporal Forecasting of Urban Air Pollution
von: Jahan, Nourin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Cross-Modal Temporal Fusion for Financial Market Forecasting
von: Pei, Yunhua, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Provably robust learning of regression neural networks using $β$-divergences
von: Ghosh, Abhik, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SHIRE: Enhancing Sample Efficiency using Human Intuition in REinforcement Learning
von: Joshi, Amogh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Spatial-Temporal Bearing Fault Detection Using Graph Attention Networks and LSTM
von: Singh, Moirangthem Tiken, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Collapse-Free Prototype Readout Layer for Transformer Encoders
von: Cirrincione, Giansalvo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Machine Learning-Based Classification of Jhana Advanced Concentrative Absorption Meditation (ACAM-J) using 7T fMRI
von: Kumar, Puneet, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Differential Evolution Algorithm based Hyper-Parameters Selection of Transformer Neural Network Model for Load Forecasting
von: Sen, Anuvab, et al.
Veröffentlicht: (2023)

DALight-3D: A Lightweight 3D U-Net for Brain Tumor Segmentation from Multi-Modal MRI
von: Mishra, Nand Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Improving Performance of Spike-based Deep Q-Learning using Ternary Neurons
von: Ghoreishee, Aref, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Biomimetic Machine Learning approach for prediction of mechanical properties of Additive Friction Stir Deposited Aluminum alloys based walled structures
von: Mishra, Akshansh
Veröffentlicht: (2024)

Epidemic Modeling using Hybrid of Time-varying SIRD, Particle Swarm Optimization, and Deep Learning
von: Kumar, Naresh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SemlaFlow -- Efficient 3D Molecular Generation with Latent Attention and Equivariant Flow Matching
von: Irwin, Ross, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Role of Temporal Hierarchy in Spiking Neural Networks
von: Moro, Filippo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Spike-based computation using classical recurrent neural networks
von: De Geeter, Florent, et al.
Veröffentlicht: (2023)

MDN: Parallelizing Stepwise Momentum for Delta Linear Attention
von: Huang, Yulong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Temporal-Difference Learning Using Distributed Error Signals
von: Guan, Jonas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Auto-Configured Networks for Multi-Scale Multi-Output Time-Series Forecasting
von: Zha, Yumeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Temporal and Spatial Reservoir Ensembling Techniques for Liquid State Machines
von: Biswas, Anmol, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Framework for Non-Linear Attention via Modern Hopfield Networks
von: Farooq, Ahmed
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Online Learning with Predictive Coding Networks: Exploiting Temporal Correlations
von: Zadeh-Jousdani, Darius Masoum, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bullet Trains: Parallelizing Training of Temporally Precise Spiking Neural Networks
von: Morrill, Todd, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Fuzzy Encoding-Decoding to Improve Spiking Q-Learning Performance in Autonomous Driving
von: Ghoreishee, Aref, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Supervised Spike Agreement Dependent Plasticity for Fast Local Learning in Spiking Neural Networks
von: S, Gouri Lakshmi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Spike Agreement Dependent Plasticity: A scalable Bio-Inspired learning paradigm for Spiking Neural Networks
von: Bej, Saptarshi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SpikeGraphormer: A High-Performance Graph Transformer with Spiking Graph Attention
von: Sun, Yundong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hierarchical Kernel Transformer: Multi-Scale Attention with an Information-Theoretic Approximation Analysis
von: Cirrincione, Giansalvo
Veröffentlicht: (2026)

S-TLLR: STDP-inspired Temporal Local Learning Rule for Spiking Neural Networks
von: Apolinario, Marco Paul E., et al.
Veröffentlicht: (2023)

FSTA-SNN:Frequency-based Spatial-Temporal Attention Module for Spiking Neural Networks
von: Yu, Kairong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Reservoir Computing via Multi-Scale Random Fourier Features for Forecasting Fast-Slow Dynamical Systems
von: Laha, S. K.
Veröffentlicht: (2025)

Time Series Forecasting of HIV/AIDS in the Philippines Using Deep Learning: Does COVID-19 Epidemic Matter?
von: Aribe Jr., Sales G., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Space-Time Continuous PDE Forecasting using Equivariant Neural Fields
von: Knigge, David M., et al.
Veröffentlicht: (2024)

1D-CapsNet-LSTM: A Deep Learning-Based Model for Multi-Step Stock Index Forecasting
von: Zhang, Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)