Circuitos Probabilísticos Neuronales Causales
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Entrenamiento de red predictiva en ImageNet con propagación de equilibrio logra 13.23% error top-5, igualando casi la retropropagación.
Descubre cómo el muestreo posterior calibrado reduce las alucinaciones en LLMs, mejorando coherencia y utilidad en generación de texto.
El modelo TransGAN-WT combina Transformer y GAN para detectar anomalías en turbinas eólicas con F1 del 96.1% y FPR del 0.06%. Optimiza el mantenimiento predictivo.
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Los modelos de dinámica inversa predictiva superan a la clonación de comportamiento en eficiencia de muestras. Explicación teórica y validación empírica.