Regresión polinómica bagged y redes neuronales
Descubre cómo la regresión polinómica en bolsas iguala precisión de redes neuronales en predicción ambiental, con transparencia y diagnósticos intuitivos.
#neurona
Máquina Neural de Langevin: regla asimétrica local creativa
Descubre cómo la Máquina Neural de Langevin usa reglas locales asimétricas para generar imágenes creativas y eliminar ruido, con aplicaciones biológicas.
Matching deriva-difusión en redes neuronales asimétricas
Descubre cómo las RNN asimétricas modelan dinámicas complejas con drift-diffusion matching, aplicado a memorias asociativas y episódicas.
Entrenamiento condicionado por camino para reescalar redes ReLU
Descubre cómo entrenamiento condicionado por camino reescala redes ReLU para acelerar aprendizaje. Enfoque geométrico optimiza kernels y mejora inicialización.
SKMD: aprendizaje activo de potenciales interatómicos
Descubre cómo SKMD mejora el aprendizaje activo de potenciales interatómicos, equilibrando exploración y precisión en simulaciones moleculares. Ideal para MLIPs.
Generación de pruebas basada en anclajes latentes para redes neuronales profundas
Descubre cómo Latte, un framework de pruebas de caja negra, genera casos de prueba diversos y semánticamente cercanos para detectar fallos en redes neuronales profundas.
Pruebas de redes neuronales guiadas por Bayes en paisajes de decisión
Descubre cómo BayesWarp mejora el testing de redes neuronales, descubriendo fallos diversos con cercanía a datos originales. Aumenta fiabilidad.
MeshTok: Tokenización Multiescala Eficiente para PDE Transformers
Descubre cómo MeshTok optimiza la tokenización multiescala para Transformers de PDE, mejorando el equilibrio de eficiencia y precisión en simulaciones.
Capacidades y limitaciones de redes neuronales reales en espacios complejos
Descubre la relación asintótica entre capacidades de redes neuronales reales y complejas en espacios complejos usando la fórmula HCIZ.
Modelado PINN de transporte de contaminantes biodegradables en revestimientos compuestos
Descubre cómo las PINN con restricciones duras mejoran la precisión en el modelado de contaminantes biodegradables en revestimientos compuestos, reduciendo errores hasta un 97%.
LC-PINN: Redes neuronales con pérdida condicional para familias paramétricas de EDP
Descubre cómo LC-PINN entrena un único modelo que resuelve toda una familia de ecuaciones diferenciales paramétricas, sin datos generados por solver.
HalfNet: Redes Neuronales Aleatorias con Geometría de Subespacio
Descubre HalfNet, la red neuronal que aprende la geometría de sus pesos aleatorios. Reduce parámetros sin perder precisión en MNIST y CIFAR-10.
Más allá de simetrías: conectividad lineal vía identificabilidad neuronal
Descubre cómo la identificabilidad de neuronas permite fusionar representaciones sin alineación previa, revelando nuevas conexiones en el deep learning.
Robustez de modelos vía información de Fisher: límites y algoritmos
Descubre cómo medir la robustez de modelos de IA con la información de Fisher, una métrica atacable-agnóstica que predice vulnerabilidad adversarial. Guía teórica y práctica.
Histéresis de la utilidad: modelo Preisach para aceptación de trabajos gig
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Cuantificación multi-dominio y cola larga: alineación y escalado
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De Ticks a Flujos: Aprendizaje por Refuerzo en Entornos Continuos
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Escalando la generación de grafos novedosos con modelos autorregresivos ligeros
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Mejora tus GNNs con Graph Cascades: una técnica de reconfiguración mesoscópica basada en difusión por contagio que optimiza la clasificación en grafos homofílicos y heterofílicos.
RIDE: Dataset abierto para predecir retrasos de trenes
Explora RIDE, el dataset abierto para predicción de retrasos ferroviarios. Compara redes neuronales, estadísticos y más. ¡Optimiza tus modelos!