Límites de la equivariancia de resolución en operadores neuronales de Fourier
Los Fourier Neural Operators (FNO) no siempre mejoran al cambiar resolución. El aliasing no lineal es el culpable. Aprende la solución.
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Descubre cómo la Transformada de Fourier y las Series de Volterra mejoran los Procesos Neuronales, logrando campos receptivos globales y escalabilidad lineal en datos irregulares.
Descubre cómo el método JAR, basado en ángulos articulares y redes recurrentes, refina la estimación de pose humana corrigiendo errores y suavizando trayectoria
Descubre cómo las Redes Neuronales de Fourier Multi-Escala resuelven EDP de alta frecuencia con precisión sin precedentes, superando a PINN y SV-SNN.
Explora juegos de campo medio con núcleos y estadísticas U de Fourier: una fusión de teoría de juegos y análisis armónico. Para investigadores.