Aprendizaje auto-supervisado interpretable con Representer Landmarks
Aprende cómo KREPES analiza representaciones de aprendizaje auto-supervisado, detecta sesgos y cuantifica transparencia con nuevas métricas. Perfecto para entender modelos de IA.
#nyström
Anatomía espectral de kernels cuánticos gaussianos
La entropía espectral de la matriz Gram gobierna el rendimiento de kernels cuánticos. Validado en hardware IBM Heron con errores medios del 2.7%.