La geometría del grokking: minimización de norma en la variedad de pérdida cero
Descubre cómo la minimización de norma en la variedad de pérdida cero explica el fenómeno grokking: generalización tardía tras memorización.
#aprendizaje automático
Flow Matching para reducción de escala de precipitación convectiva
Descubre cómo flow matching mejora la reducción de escala de precipitación convectiva, superando a modelos de difusión en precisión espacial. Ideal para proyecciones climáticas de alta resolución.
El redondeo estocástico aumenta los valores singulares pequeños
El nuevo estudio muestra que el redondeo estocástico regulariza todo el espectro de valores singulares, no solo los más pequeños.
Predicción espectral para acelerar cálculos electrónicos a gran escala
Acelera cálculos de estructura electrónica a gran escala con predicción espectral basada en datos. Modelos de machine learning optimizan iteraciones SCF en BigDFT, reduciendo tiempo y recursos.
Optimización estocástica riemanniana para reducción suficiente de dimensión
Aprende cómo SMAVE optimiza la reducción de dimensionalidad con gradiente riemanniano estocástico, superando a RMAVE en velocidad y precisión.
Predicción Conformal Online sin Parámetros y Condicional por Grupos
Nuevo método de predicción conformal online sin parámetros para cobertura justa por grupos en entornos cambiantes. ¡Mejora la fiabilidad de tus modelos!
Convergencia de métodos de gradiente estocástico bajo ruido de cola pesada
Descubre cómo SGD y SMD convergen en expectativa bajo ruido de cola pesada sin modificaciones. Nuevos resultados revelan su potencial.
Factorización de Tucker Neural Guiada por Espectro
Descubre SG-NTF, un innovador método de factorización de Tucker guiado por espectro para completar tensores de alta dimensión e incompletos con eficiencia paramétrica.
Supervisión Feynman-Kac ruidosa para entrenar PINNs
Aprende cómo la supervisión Feynman-Kac mejora PINNs, reduce el mal condicionamiento y ofrece cotas de error. Ejemplos en Poisson, Schrödinger y más.
Generación de Estructuras de Complejos Metálicos con Difusión en Variedades
Descubre cómo TMCgen, un modelo de difusión en variedades, genera geometrías precisas de complejos metálicos para catálisis y diseño de fármacos. ¡Aprende más!
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Descubre cómo un marco híbrido ligero basado en MLP detecta URLs de phishing en tiempo real con un 99% de precisión y latencia de solo 1.2 ms.
ML para homogeneizar materiales hiperelásticos con microestructuras booleanas
Descubre cómo una red neuronal predice parámetros de Lamé en materiales hiperelásticos con microestructuras booleanas. Modelo sustituto eficaz.
Midiendo la tasa de intercambio simetría-datos
Estudio revela que un prior de simetría erróneo perjudica el aprendizaje más que no tenerlo. Además, aumento de datos con promediado iguala modelos equivariante
Ajuste de ejemplos a clases lógicas en estructuras infinitas
Descubre cómo determinar si un conjunto de datos se ajusta a una hipótesis lógica en estructuras infinitas. Análisis de complejidad y uso de consultas naturales para clasificar muestras.
Acelerando la inversión de ondas con redes híbridas cuántico-clásicas
Acelera la inversión de ondas con redes híbridas cuántico-clásicas: errores más bajos en 8x menos iteraciones y menos parámetros.
Detección contextual de habla para niños en grabaciones largas
Detección contextual de habla infantil en grabaciones largas: modelos auto-supervisados logran +13.8% F1, superando a sistemas basados en reglas en múltiples idiomas.
Hacia la robustez óptima en paginación asistida por aprendizaje
Nuevo marco logra robustez óptima en paginación asistida por aprendizaje, cerrando brecha al ratio H_k. Resultados experimentales demuestran su eficacia.
Almacenes de datos con privacidad diferencial para inferencia aumentada
Descubre cómo generar almacenes de datos con privacidad diferencial usando LSH: solo 2.6% de pérdida de precisión y resistencia a ataques de membresía.
Capacidad de cuantificación de incertidumbre en modelos tabulares
Descubre cómo TabPFN y los Procesos Gaussianos cuantifican la incertidumbre en regresión. Resultados clave para datos escasos y complejos.
Compresión basada en tareas para localización y caracterización de emisores
Descubre cómo la compresión basada en tareas permite localizar y caracterizar múltiples emisores con solapamiento espectral, optimizando la red.