DPsurv: Fusión evidencial de doble prototipo para predicción de supervivencia
DPsurv utiliza fusión evidencial de doble prototipo para predecir supervivencia en imágenes patológicas, ofreciendo interpretabilidad y medición de incertidumbr
DPsurv utiliza fusión evidencial de doble prototipo para predecir supervivencia en imágenes patológicas, ofreciendo interpretabilidad y medición de incertidumbr
Nuevo marco OncoReason alinea LLMs con razonamiento clínico para predicción de supervivencia robusta e interpretable. Mejora F1 un 6% y reduce MAE un 12%.
Interpreto: biblioteca Python de código abierto para explicar modelos transformer de HuggingFace. Ofrece atribuciones y explicaciones por conceptos para clasifi
La superposición granular de cómputo y comunicación con DMA acelera hasta 1.6x el entrenamiento ML en GPUs. Heurísticas precisas para elegir el plan óptimo.
Interpolación constructiva y generalización con NODEs semi-autónomas. Perspectiva de control para aprendizaje automático.
Descubre cómo la fusión de datos federados permite estimar efectos regionales de supervivencia en ensayos de prevención del VIH, preservando la privacidad.
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.
Aprende a resolver ecuaciones diferenciales con deep learning: redes neuronales, retropropagación y método Deep Galerkin. Sin GPU.
Descubre MOGKAN, una red profunda interpretable que logra 96.28% de precisión en clasificación de 31 tipos de cáncer usando datos multi-ómicos y redes PPI.
AdaptiveK ajusta dinámicamente la esparcidad según la complejidad semántica, mejorando interpretabilidad y reconstrucción de modelos de lenguaje.
Mejora la precisión en predicción de demanda eléctrica con VMDNet, evitando fuga temporal mediante descomposición variacional y TCN.
Aprende cómo KREPES analiza representaciones de aprendizaje auto-supervisado, detecta sesgos y cuantifica transparencia con nuevas métricas. Perfecto para entender modelos de IA.
Nuevas cotas de generalización para algoritmos Monte Carlo en el régimen de interpolación, con resultados en MNIST, CIFAR-10 y SVHN.
Descubre IPBT, un nuevo algoritmo que optimiza hiperparámetros automáticamente en redes neuronales sin aumentar el presupuesto. ¡Mejora tus modelos!
Descubre cómo la alineación semántica revoluciona la interpretabilidad en modelos de series temporales profundos, mejorando la confianza y la toma de decisiones.
Descubre cómo las ESN se comparan con ARIMA y ETS en pronóstico de series temporales. Análisis de hiperparámetros y benchmark M4.
Descubre cómo el autoencoder disperso a nivel de paso (SSAE) desentraña el razonamiento de los LLMs, revelando información sobre corrección y lógica. Ideal para interpretabilidad en IA.
Nuevo marco teórico para evaluar modelos generativos. Analizamos IPMs, divergencias y perplexidad. Ideal para investigadores en IA.
Un nuevo marco de atribución monosemántica estabiliza explicaciones en modelos de lenguaje para diagnósticos de Alzheimer, mejorando la confianza.
Descubre ELF, una familia de modelos ECG-Lenguaje sin codificador que supera a modelos complejos con arquitecturas más simples. ¡Resultados impresionantes!