Aprendizaje profundo extremo a extremo para predecir salidas en espacios métricos
E2M revoluciona la predicción de datos no euclidianos con deep learning. Conoce su teoría, rendimiento y aplicaciones en mortalidad y tráfico.
#matrices definidas positivas
Expresividad de arquitecturas de congruencia para DNNs en matrices definidas positivas
La restricción semi-ortogonal en capas de congruencia limita la expresividad de DNNs para matrices PD. Comparativa de clasificadores Riemannianos.