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.
#aprendizaje automático
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.
Aprendiendo dinámicas caóticas mediante supervisión geométrica de segundo orden
Descubre cómo la supervisión de segundo orden mejora el aprendizaje de sistemas caóticos, preservando atractores con bajo costo computacional.
Minimización adaptativa de nitidez con paso Polyak: planificador teórico
Descubre cómo el algoritmo SAM con paso Polyak mejora la generalización y reduce el ajuste de hiperparámetros, con garantías de convergencia teórica.
MidSurfNet: Aprendizaje para abstracción de superficies medias
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Reconstrucción de temperatura urbana con GNN y sensores dispersos
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Recuperación exacta de comunidades en SBM con consultas limitadas
Descubre cómo las consultas adaptativas superan el límite de consultas uniformes para recuperar comunidades exactamente.
ProbRes: Aprendizaje de volatilidad para pronósticos probabilísticos
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Meta-aprendizaje bayesiano para modelar la progresión del Alzheimer
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Rendir más con menos: Muestreo para pérdida por pares
Descubre cómo el muestreo directo de pares reduce costos computacionales en pérdida por pares, manteniendo precisión. Técnicas basadas en teoría de encuestas para IA escalable.
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