De pesos a código: extrayendo algoritmos interpretables del Transformer Discreto
Extrae algoritmos interpretables de un Transformer Discreto. Descubre cómo convertir pesos neuronales en código legible para una IA más explicable.
#neuronales
XOResNet: Meta-residuales XOR para SNNs profundas
Descubre XOResNet, que usa meta-residuales XOR para superar limitaciones del aprendizaje residual en SNNs. Logra mejor precisión en CIFAR y miniImageNet.
Reinterpretando los umbrales de seguridad como umbrales de disparo neuronal
Reinterpreta umbrales de seguridad como disparos neuronales con SNN para alinear evaluación de riesgos con el frenado humano.
Actualizando el modelo de neurona estándar en redes neuronales artificiales
Descubre cómo actualizar el modelo de neurona estándar en redes neuronales artificiales con un enfoque cortical realista que mejora expresividad, robustez y velocidad de aprendizaje.
Algoritmo Evolutivo para Aprendizaje y Rendimiento de Reservorios
EARLY optimiza topología e hiperparámetros de redes reservorios con algoritmos evolutivos. Supera búsqueda aleatoria en tareas temporales. ¡Resultados!
LLMs sin Deep Learning: Arquitectura RBF con Óptimo Global
LLMs sin Deep Learning: nueva arquitectura RBF que encuentra el óptimo global en una iteración, eliminando el tedioso entrenamiento.
Mezcla de Expertos en GNN Condicionada por Grafos para Pronóstico de Tráfico
GC-MoE asigna expertos congelados personalizados a cada nodo vial, mejorando precisión en pronóstico de tráfico con solo 17K parámetros.
Benchmarking de métodos de incertidumbre para temperatura de gas de turbina
Comparativa de cinco métodos de ML para cuantificar incertidumbre en temperatura de turbina. Descubre cuál ofrece mejor precisión y confiabilidad.
Escalando aprendizaje de grafos de alto orden con complejos de cliques maximales
Descubre cómo los complejos de cliques maximales escalan el aprendizaje de grafos de alto orden con mayor eficiencia y sin perder expresividad.
Si los LLM tienen atributos humanos, también Age of Empires II
¿Son realmente humanos los LLM? Un estudio demuestra que atribuirles moralidad o comprensión es tan válido como hacerlo con Age of Empires II. Descubre por qué.
Circuitos Certificados: Garantías de Estabilidad para Circuitos Mecanísticos
Descubre cómo los circuitos certificados ofrecen estabilidad demostrable en interpretabilidad mecánica: hasta 56% más precisión y 80% menos componentes.
Machine Learning de Grafos en la Era de los LLMs
Los LLMs revolucionan el Machine Learning de Grafos: mejoran características, reducen datos etiquetados y potencian el razonamiento. Descubre cómo.
Redes Residuales de Memoria de Reservorio
Descubre las Redes Residuales de Memoria de Reservorio (ResRMN), una nueva clase de RNN no entrenadas que mejoran la propagación temporal mediante conexiones residuales ortogonales.
Calibración sin objetivo ante cambios de distribución con FGR
Descubre cómo FGR mejora la calibración de modelos de IA ante cambios de distribución sin necesidad de datos del destino. Aprende a implementarlo.
Los modos de fallo de PINNs son sobreajuste
Descubre cómo el sobreajuste provoca fallos en PINNs y cómo la regularización y el doble backpropagation permiten resolver ecuaciones con menos puntos de colocación.
Difusión No Supervisada para Optimización Combinatoria vía Ajuste Adjunto
Descubre CAM, un método no supervisado de difusión para optimización combinatoria que supera soluciones supervisadas. Resultados competitivos sin datos etiquetados.
Aprendizaje de Coordinación Multi-Agente mediante Sheaf-ADMM
Descubre cómo un nuevo marco de optimización diferenciable permite a agentes coordinarse resolviendo subproblemas locales con ADMM y sheaf, mejorando robustez y
Reducción de Malla Informada por Física para Redes Neuronales Grafo Multigrid
Coarsening informado por física mejora precisión y estabilidad en redes neuronales grafo multigrid para sólidos deformables. ¡Optimiza!
Condensación eficiente y escalable de grafos con preservación de estructura
Conoce SP-ESGC: método eficiente y escalable para condensar grafos preservando estructura. Mejora generalización y reduce costos computacionales.
Redes Neuronales de Fourier Multi-Escala para EDP de Alta Frecuencia
Descubre cómo las Redes Neuronales de Fourier Multi-Escala resuelven EDP de alta frecuencia con precisión sin precedentes, superando a PINN y SV-SNN.