Redes Neuronales Fourier Multicomponente y Multicapa: Potencial de Alta Frecuencia
Redes FMMNN: precisión excepcional en funciones oscilatorias con activaciones seno y estructura multicomponente. Inicialización escalada acelera entrenamiento.
#inicialización
Mirror Descent: sensibilidad exponencial a la inicialización
Descubre cómo Mirror Descent puede amplificar pequeños errores de inicialización de forma exponencial, afectando la reproducibilidad en entrenamiento de IA y modelos de lenguaje.
LC-QAT: Cuantificación de 2 bits eficiente en datos para LLMs
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Geometría del espacio de parámetros en transformers para funciones booleanas
La geometría del espacio de parámetros de transformers revela por qué fallan en funciones booleanas sensibles como PARITY: un sesgo hacia baja sensibilidad.
Wedge Sampling: completación tensorial con complejidad casi lineal
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Principios de grandes desviaciones para redes neuronales convolucionales bayesianas
Primer principio de grandes desviaciones para CNN bayesianas. Un avance teórico sobre covarianza condicional y distribución posterior en aprendizaje profundo.
Aprendizaje Federado con Dispositivos Dinámicos: Algoritmo de Inicialización
Optimiza el aprendizaje federado con dispositivos dinámicos. Nuestro algoritmo de inicialización acelera la convergencia y reduce el consumo energético.
ScaleSweep: Cuantificación NVFP4 precisa de LLMs con escalas de bloque
ScaleSweep mejora la cuantificación NVFP4 de LLMs optimizando escalas de bloque, logrando más del 93% del rendimiento original. ¡Conócelo!
LoRA-DA: Inicialización eficiente con datos para adaptación de bajo rango
LoRA-DA mejora la precisión y estabilidad del fine-tuning con inicialización consciente de datos. Descubre cómo el análisis asintótico optimiza la adaptación de bajo rango.
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GLENS: Búsqueda global con difusión desde iteraciones del solver
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