La mayoría de las redes ReLU admiten parámetros identificables
Descubre los parámetros identificables en la mayoría de redes ReLU. Clave para entender la unicidad en modelos neuronales profundos.
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Parametrizando conjuntos convexos usando redes neuronales sublineales
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Funciones de prueba aleatorias, equivalencia de norma $H^{-1}$, y redes neuronales informadas por la física variacional estocástica
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