Aprendizaje de redes con Gromov-Wasserstein semirrelajado
Descubre cómo el algoritmo semi-relajado de Gromov-Wasserstein permite estimar la estructura latente de redes masivas de forma eficiente, con garantías de consistencia y convergencia óptima.
#redes
Combinación de ruido y filtro bilateral para robustez adversarial en CNN
Un preprocesador simple combina ruido gaussiano y filtro bilateral para lograr robustez adversarial supralineal en CNNs con bajo costo computacional.
TabPrep: cerrando la brecha de ingeniería de rasgos en benchmarks tabulares
TabPrep cierra la brecha de ingeniería de rasgos en benchmarks tabulares, mejorando el rendimiento de modelos de IA de forma eficiente.
Expresividad de arquitecturas de congruencia para DNNs en matrices definidas positivas
La restricción semi-ortogonal en capas de congruencia limita la expresividad de DNNs para matrices PD. Comparativa de clasificadores Riemannianos.
El análogo de Grokking en el preentrenamiento de modelos de lenguaje
Descubre cómo el fenómeno Grokking aparece en el preentrenamiento de LLMs, revelando una generalización gramatical retardada. Análisis de conceptos y atención en cabezas.
Cuantización Consciente del Producto Interno: Algoritmos Rápidos y Adaptativos
Descubre cómo los algoritmos de cuantización adaptativa preservan el producto interno de vectores, ofreciendo precisión y velocidad hasta 10 veces mayor.
Cómo equilibrar tasas de aprendizaje entre capas en redes neuronales lineales
Descubre cómo equilibrar las tasas de aprendizaje entre capas en redes lineales mejora el rendimiento temprano. Resultados teóricos y experimentales.
El rol de la codificación de clases en el colapso neuronal
Analizamos cómo la codificación de etiquetas (one-hot) afecta el colapso neuronal en redes, con foco en el sesgo del clasificador y la pérdida MSE.
¿Cuánta ortogonalización necesita Muon?
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Explotando simetrías del espacio de pesos para aproximar curvatura
Descubre cómo las simetrías en el espacio de pesos facilitan la estimación de la curvatura en redes neuronales, mejorando la optimización y reduciendo costos computacionales.
Repensando las divergencias de Bregman en optimizadores Kronecker
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Aprendizaje para Reducir el Espacio de Búsqueda en Enrutamiento
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Limitaciones teóricas de la predicción de enlaces basada en embeddings
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