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 cómo la memoria y el sobreajuste afectan a los modelos de interpolación estocástica. Análisis teórico con implicaciones para generación de datos y entrenamiento de IA.
Descubre cómo la interpolación estocástica con pocos datos recupera muestras exactas y añade ruido gaussiano. Teoría y experimentos en clasificación.