Operadores Neuronales Composicionales para Dinámica de Fluidos Multidimensional
Descubre cómo los operadores neuronales composicionales revolucionan el modelado de fluidos multidimensionales con alta precisión y eficiencia.
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MapFormer: Aprendizaje autosupervisado de mapas cognitivos con embeddings posicionales dependientes de la entrada
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RelFlexformer: Transformadores 3D de Atención Eficiente para Codificaciones Posicionales Relativas Integrables
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AGWM: Modelos de mundo basados en affordances para entornos con prerrequisitos composicionales
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