PAND: Destilación de Vecindad Consciente de Prompts en Clasificación Visual Fina
Descubre PAND: destilación de vecindad consciente de prompts para clasificación visual fina. Supera al estado del arte con modelos ligeros.
Descubre PAND: destilación de vecindad consciente de prompts para clasificación visual fina. Supera al estado del arte con modelos ligeros.
Descubre cómo los modelos de difusión en espacio espectral integran leyes físicas para resolver PDEs con eficiencia y precisión. Ideal para ingeniería y ciencia.
Descubre cómo un enfoque adaptativo con LLM y redes neuronales predice opiniones grupales con solo el 10% de encuestados.
Los signos de pesos inicializados persisten y crean un cuello de botella en compresión sub-bit. Descubre la teoría de bloqueo de signos y un nuevo método.
Nueva técnica: coherencia geométrica para interpretar redes neuronales. Aplicaciones en BERT y autoencoders.
Arquitecturas jerárquicas RBF-KAN y RBF-SKAN para aproximación multidimensional y aprendizaje de campos aleatorios. Reduce la maldición de la dimensionalidad.
Descubre cómo las redes neuronales aprenden representaciones espectrales de grupos, convergencia demostrable a irreducibles y compresión de bajo rango.
Descubre cómo la Destilación de Confusión (CD) mejora el aprendizaje de modelos sin profesor, superando a otros métodos en CIFAR-100.
Descubre cómo los campos precisos pueden desviar el diseño fotónico y cómo el nuevo operador neural PaNO mejora la lectura de puertos reduciendo errores hasta un 72%.
Descubre cómo el algoritmo LG-ND optimiza el ancho neuronal para proxies ACOPF, reduciendo neuronas hasta 10 veces y garantizando verificación formal en sistemas críticos.
Un algoritmo incremental (LG-ND) determina el ancho neuronal mínimo para proxies de ACOPF, logrando rendimiento equivalente con hasta 10x menos neuronas. Ideal para seguridad en redes eléctricas.
Personaliza reglas de puntuación para inferencia causal. Nuestra pérdida a medida reduce sesgo y varianza en estimación del ATE.
Descubre cómo un sistema multiagente con validación mejora un 19% la precisión de los modelos termohidráulicos, reduciendo errores en pronósticos dinámicos.
Descubre cómo IdEst, basado en dimensión intrínseca, evalúa representaciones SSL de forma eficiente, reduciendo costos computacionales y sin necesidad de etiquetas.
IdEst evalúa representaciones SSL con dimensión intrínseca: métrica geométrica que correlaciona con el rendimiento downstream. Ahorra tiempo en evaluación.
Descubre Flicker-DDPM, un nuevo modelo de difusión que acelera el muestreo hasta 3.33 veces usando ruido coloreado 1/f, mejorando la calidad de generación.
Descubre cómo Flicker-DDPM acelera la generación de imágenes con ruido coloreado 1/f, reduciendo pasos de muestreo hasta 3 veces sin pérdida de calidad.
Mejora la robustez de tus GNNs con TAGR: un método ligero de reparación de grafos que combina kernel Gaussiano y corrección topológica. ¡Optimiza tus modelos!
HiSE es un explicador ligero para redes neuronales de grafos heterogéneos con explicaciones semánticas jerárquicas de alta fidelidad y bajo costo.
Entrenamiento de red predictiva en ImageNet con propagación de equilibrio logra 13.23% error top-5, igualando casi la retropropagación.