ProbRes: Aprendizaje de volatilidad para pronósticos probabilísticos
Descubre ProbRes: aprende volatilidad para pronósticos probabilísticos precisos en series temporales financieras. Mejora calibración de intervalos.
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DPsurv utiliza fusión evidencial de doble prototipo para predecir supervivencia en imágenes patológicas, ofreciendo interpretabilidad y medición de incertidumbr
KromHC mejora conexiones hiper en redes neuronales usando matrices residuales con doble estocasticidad exacta. Reduce parámetros y mejora rendimiento.
Descubre un nuevo método de reducción de dimensionalidad que preserva la geometría y es interpretable, ideal para datos composicionales con ceros. Visualización dual y análisis de microbiomas.
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Algoritmo eficiente para aprendizaje robusto de neuronas con DRO grupal, tolerante a ruido y cambios de distribución. Ideal para preentrenamiento de LLMs.
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ARCA: método ligero de credit assignment para LLM con LoRA. Usa residuos de adaptadores, evita degeneración. Competitivo en MATH/Qwen3 sin reward model.
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