Transferencia estructurada en clústeres con fuentes heterogéneas
Optimiza el transfer learning agrupando fuentes heterogéneas: Trans-GLMC mejora predicción de suicidio en hospitales.
#modelos lineales generalizados
¿Es suficiente la última capa para cuantificar la incertidumbre?
Descubre por qué la linearización de la última capa ofrece una cuantificación de incertidumbre comparable a la de toda la red, con mucha mayor eficiencia computacional. Estudio teórico y empírico.
Garantías mejoradas para Langevin Monte Carlo con suavidad promedio
Descubre cómo la suavidad promedio mejora las garantías de Langevin Monte Carlo. Aplicaciones en IA y modelos lineales.