Transfer learning para bosques causales
Aprende cómo el transfer learning aplicado a bosques causales (HTERF) mejora la estimación del CATE en entornos con pocos datos. Resultados y simulaciones.
#datos reales
Equilibrio de datos reales y sintéticos para detección de grietas en mampostería con CNN
Descubre cómo combinar datos sintéticos con solo un 20% de datos reales iguala y mejora la detección de grietas en mampostería con CNN. ¡Resultados sorprendentes!
Benchmarks sintéticos sobreestiman el escalado Forward-Forward
Descubre por qué los benchmarks sintéticos exageran el escalado de Forward-Forward. El estudio revela un techo real en ImageNet-100 frente a backpropagation.
Convergencia del Gradient Boosting Multicalibrado
Análisis de la convergencia del gradient boosting multicalibrado: garantías computacionales y experimentos en datos reales. Léelo ahora.
¿Los datasets reales contienen experimentos naturales?
Descubre cómo los conjuntos de datos reales pueden contener experimentos naturales y cómo la inferencia causal mejora el rendimiento de los modelos. Un estudio empírico.
DeMaVLA: Modelo VLA fundacional para manipulación deformable
Descubre DeMaVLA, el modelo VLA fundacional que logra manipular objetos deformables como ropa en entornos domésticos, aprendiendo de datos reales y corrección de errores.