Arquitectura consciente de familias para predicción de simulación cuántica
Arquitectura de IA consciente de familias predice rendimiento de simulaciones cuánticas con 79.5% de precisión, eliminando costosas pruebas.
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Deep Tree Tensor Network (DTTN): una arquitectura que captura interacciones de orden exponencial y supera a métodos actuales en reconocimiento de imágenes.
Descubre TN-SHAP, un método que acelera valores Shapley e interacciones usando redes de tensores, reduciendo la complejidad exponencial a polinomial.
Descubre TN-SHAP-G: calcula valores Shapley en gráficos usando redes de tensores, sin Monte Carlo. Explicabilidad eficiente para modelos complejos.