Compresión de redes neuronales mediante equivalencia diferencial aproximada
Aprende a comprimir redes neuronales agrupando neuronas por equivalencia diferencial. Reduce parámetros sin perder precisión, alternativa eficaz.
#diferencia
Crazyflow: Un simulador de drones preciso, acelerado por GPU y diferenciable en JAX
Crazyflow: simulador de drones GPU-acelerado en JAX. Entrena políticas en milisegundos, incluso en vuelo. Ideal para enjambres y aprendizaje por refuerzo.
ProbMoE: Enrutamiento Probabilístico Diferenciable para Mixture-of-Experts
ProbMoE: enrutamiento probabilístico para MoE con gradientes exactos y cardinalidad dinámica. Mejora eficiencia y diversidad.
Multilingüismo de los modelos de lenguaje grandes desde una perspectiva estructural
Descubre cómo los modelos de lenguaje grandes representan diferentes idiomas desde un punto de vista estructural y qué diferencias clave existen entre lenguas de bajos y altos recursos.
Síntesis rápida y ligera de nuevas vistas con MPI diferenciable
Descubre cómo MPI diferenciable logra síntesis de vistas más rápida y ligera que NeRF y 3DGS, incluso con pocas imágenes. Ideal para móviles.
GIRL-DETR: Refuerzo con Aislamiento de Gradiente para Momentos en Video
Optimiza la recuperación de momentos en video con GIRL-DETR. Aprendizaje por refuerzo con aislamiento de gradiente para modelos ligeros.
Privacidad Mejorada en Aprendizaje Federado con División y Participación Aleatoria
Descubre cómo MS-PAFL mejora la privacidad en aprendizaje federado sin sacrificar precisión, usando división de modelos y ruido calibrado. Logra modelos precisos con fuertes garantías.
Denoisers suavemente restringidos para modelos de difusión en EDP
Descubre cómo los denoisers suavemente restringidos mejoran el cumplimiento de EDPs sin rigidizar el modelo. Ideal para física computacional con IA.
Inyección ruido secuencial subespacios evita colapso desaprendizaje certificado
La inyección de ruido secuencial en subespacios evita colapso de precisión en desaprendizaje certificado. Mejora la utilidad del modelo.
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El nuevo marco Score Broadcast and Decorrelation (SBD) mejora la asignación de crédito por broadcast, con soporte para múltiples pérdidas y resultados superiores en CIFAR-10.
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Aprendizaje de Coordinación Multi-Agente mediante Sheaf-ADMM
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