Similitud funcional con ensamblado consciente de invarianza
Descubre cómo la invarianza en el ensamblado de modelos revela discrepancias funcionales ocultas y mejora la evaluación de similitud en deep learning.
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Guía del autoestopista: estimación de gradientes Poisson
Descubre cómo estimar gradientes Poisson sin sesgo con el método EAT modificado. Comparativa con Gumbel-Softmax para VAEs y modelos de inferencia neuronal.
Estimación de profundidad y pose monocular auto-supervisada para endoscopia
Descubre cómo la auto-supervisión con priores latentes mejora la precisión en profundidad y pose para endoscopia, superando desafíos de iluminación y texturas.
Moderación eficiente de LLMs con prototipos latentes multicapa
MLPM, moderador ligero basado en prototipos latentes multicapa, mejora la seguridad de LLMs sin sacrificar eficiencia. Ideal para despliegues personalizados.
SyNGLER: generación eficiente de redes sintéticas
Descubre SyNGLER, un marco eficiente para generar redes sintéticas realistas preservando esparcidad y grado de nodos. Bajo costo computacional.
Identificabilidad en Modelos de Markov con Efectos Instantáneos
Descubre cómo identificar regímenes latentes y estructuras causales en series temporales no estacionarias con modelos de Markov y efectos instantáneos.
Cómo manejar bandidos contextuales con dinámica de estados latentes
Descubre un enfoque directo para manejar bandidos contextuales con estados latentes. Aprende cómo reducir el problema a bandidos lineales y mejorar las decisiones en entornos inciertos.
Medida de Relevancia Normalizada para Explicar Redes Neuronales
Descubre cómo la medida de relevancia normalizada unifica la explicación de estructuras latentes en redes neuronales, mejorando la transparencia en IA.
Cómo las pérdidas neuronales afectan los latentes de VAE
Las pérdidas neuronales reducen la información en los latentes de VAE y cambian su geometría. Aprende cómo afectan el equilibrio tasa-distorsión.
Revisitando Procesos Neuronales con Fourier y Volterra
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.
De la performance a la viabilidad: un marco bootstrap para representaciones latentes
Descubre el marco bootstrap para aprender representaciones latentes: del rendimiento a la viabilidad en sistemas biológicos adaptativos.
Localización, identificación y sensado de objetivos con simetrías latentes
Descubre cómo las simetrías latentes en una matriz de dispersores permiten localizar e identificar objetivos con precisión, incluso con ruido, usando redes neuronales.
Localización, identificación y detección de objetivos usando simetrías latentes
Descubre cómo las simetrías ocultas permiten localizar e identificar intrusos con precisión. Un avance revolucionario en sensado usando inteligencia artificial.
Más allá de la memoria visual: diagnóstico mecanicista
Los tokens latentes en modelos multimodales no almacenan memoria visual. Descubre cómo los marcadores de límite y formato generan las ganancias.
JEPAs descompuestos en subespacios: separando progresión y contenido en modelos latentes
SD-JEPA mejora el control en benchmarks al separar progresión y contenido en el latente; su brújula angular detecta eventos mejor que el error de predicción.
Redes Neuronales de Grafos: Discontinuidad entre Resoluciones
Descubre cómo las GNN fallan al cambiar la resolución de un grafo y cómo una modificación arquitectónica resuelve este problema. Aprende las implicaciones para tu proyecto.
Acordes Geométricos Latentes para Ataques Adversarios Eficientes
Descubre cómo los Acordes Geométricos Latentes (LGC) optimizan ataques adversarios con alta fidelidad visual y mínimas perturbaciones. SSIM > 0.99 y LPIPS < 0.01.
Estructuras causales y procesos dinámicos ocultos en el clima
CaDRe: un modelo que descubre relaciones causales ocultas en la dinámica climática. Mejora la precisión de pronósticos y ofrece insights interpretables.
Aprendiendo representaciones latentes cardíacas en el espacio del vectorcardiograma
Descubre cómo LVCG aprende representaciones cardíacas en el espacio VCG, mejorando robustez y generalización frente a métodos tradicionales de ECG.
Pensamientos como planificación: Modelos de mundo latentes para la optimización de cadenas de pensamientos mediante planificación por refuerzo
Descubre cómo los modelos de mundo latentes optimizan cadenas de pensamiento mediante planificación por refuerzo. Mejora el razonamiento con técnicas avanzadas.