Aprendizaje auto-supervisado interpretable con Representer Landmarks
Aprende cómo KREPES analiza representaciones de aprendizaje auto-supervisado, detecta sesgos y cuantifica transparencia con nuevas métricas. Perfecto para entender modelos de IA.
#aprendizaje auto-supervisado
Generación en un paso: geometría de transporte en espacio semántico
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MindZero: Razonamiento Mental Online sin Anotaciones
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SpikeWFM: Modelo Inalámbrico de Fundación para Predicción Robusta
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UR-JEPA: Rectificabilidad Uniforme como Regularizador en JEPA
UR-JEPA logra un 0.83% más de precisión que LeJEPA en Inet10 con menor varianza, y produce representaciones geométricamente distintas.
Aprendizaje por Refuerzo de Supervivencia: Hacia RL Auto-Supervisado Escalable
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Más allá de tokens: calidad RTL con aprendizaje de grafos estructurales
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STEP: aprendizaje de embeddings estructurados para series temporales progresivas
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Minimización con Conciencia de Inconsistencia para Mejorar la Generalización
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FHRFormer: Un marco de trabajo de Transformer enmascarado auto-supervisado para la imputación y predicción de series temporales de frecuencia cardíaca fetal
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Rectified LpJEPA: Arquitecturas Predictivas de Incrustación Conjunta con Representaciones Dispersas y de Máxima Entropía
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Regularización de Representación Contrastiva para Modelos de Visión-Lenguaje-Acción
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Causal-JEPA: Aprendizaje de Modelos del Mundo a través de Enmascaramiento Latente a Nivel de Objeto
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SPHERE-JEPA: Predicción Esférica con Embeddings Homogéneos
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