Reformulación de Operadores Neuronales para Evolución de Embeddings en d+1
Reformulación de operadores neuronales en d+1 para mejorar la evolución de embeddings. Menor error en benchmarks como calor y Rayleigh-Taylor.
#ecuación de calor
Operadores neuronales en d+1 dimensiones para evolución de embeddings
Descubre cómo una dimensión auxiliar en operadores neuronales mejora precisión en benchmarks de dinámica, logrando menor error L2 y generalización zero-shot.