Generación Abierta de Materiales con Aprendizaje por Refuerzo en Inferencia
Descubre cómo OMatG-IRL aplica aprendizaje por refuerzo en inferencia para generar materiales cristalinos estables, mejorando eficiencia y diversidad.
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Descubre el modelo WRDPG para grafos ponderados, una extensión no paramétrica que captura distribuciones de pesos heterogéneas. Aprende sus aplicaciones en análisis de redes.
El marco PCS-UQ cuantifica incertidumbre en ML con predicción-check y calibración multiplicativa. Supera a métodos conformales en cobertura de subgrupos y reduce conjuntos de predicción un 20%.
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