La dirección de variedades revela la geometría compartida de la representación y el comportamiento de las redes neuronales
Dirección de variedades y geometría compartida en redes neuronales. Aprendizaje profundo y representación de datos.
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La superposición no es necesaria: Un análisis de interpretabilidad mecanicista de las representaciones de transformers para la predicción de series temporales
Descubre cómo la superposición innecesaria afecta la interpretabilidad mecanicista de transformers en series temporales. Análisis claro y atractivo para optimizar modelos.
Estimación de la salida esperada de MLPs aleatorias amplias de manera más eficiente que el muestreo
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Analogía entre las máquinas de Boltzmann y las integrales de camino de Feynman
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Meta-LegNet: Un marco transferible e interpretable para la predicción de adsorción superficial mediante aprendizaje autodefinido del entorno de adsorción.
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Transporte Óptimo Neuronal Riemanniano Entrópico
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Restricción de dominio guiada por redes neuronales para acelerar el cálculo de pseudoespectros para matrices bandadas no normales estructuradas
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Descubrimiento neuronal de extremizadores de Strichartz
Redes neuronales descubren extremizadores de Strichartz, uniendo inteligencia artificial y análisis armónico para resolver problemas matemáticos clásicos.
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