BRo-JEPA: Aprendizaje de Aritmética Modular en Espacio Latente
BRo-JEPA logra 99.46% de precisión en aritmética modular sin entrenamiento. Aprende cómo generaliza reglas algebraicas.
#redes
Compresión de redes neuronales mediante equivalencia diferencial aproximada
Aprende a comprimir redes neuronales agrupando neuronas por equivalencia diferencial. Reduce parámetros sin perder precisión, alternativa eficaz.
CEAR: Robustez Adversarial Certificada con Ensambles en DNNs
Descubre CEAR: mejora la robustez adversarial certificada en DNNs usando ensambles con ruido y votación. Superior en MNIST, CIFAR10 y TinyImageNet.
Evaluación de configuraciones de SNNs para detección de intrusos
Las SNNs con codificación de latencia alcanzan un 92% de precisión en detección de intrusiones, ideales para entornos de bajo consumo.
UR-JEPA: Rectificabilidad Uniforme como Regularizador en JEPA
UR-JEPA logra un 0.83% más de precisión que LeJEPA en Inet10 con menor varianza, y produce representaciones geométricamente distintas.
Filtrado de Kalman consciente del cómputo para dinámicas neuronales
Nuevo método bayesiano que combina filtrado de Kalman y selección de modelos para dinámicas neuronales, mejorando incertidumbre y escalabilidad. ¡Descúbrelo!
TN-SHAP-G: Red tensorial para Shapley en gráficos
Descubre TN-SHAP-G: calcula valores Shapley en gráficos usando redes de tensores, sin Monte Carlo. Explicabilidad eficiente para modelos complejos.
GJDNet: Redes de grafos robustas con aprendizaje disentangled
GJDNet mejora la robustez de GNNs frente a ataques con representaciones y decisiones disentangled. Aísla perturbaciones y estabiliza fronteras de decisión en grafos diversos.
Construcción de grafos de conocimiento histórico con BERT y GNN
Descubre cómo combinar BERT y GNN para construir grafos de conocimiento histórico. Extrae entidades y relaciones de textos antiguos con alta precisión.
ProbeScale: Análisis de Sondas para Optimizar Leyes de Escalado en SLMs
Descubre cómo ProbeScale optimiza SLMs mediante análisis de sondas, seleccionando subredes que reducen hasta 10 veces los parámetros sin perder rendimiento.
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Modelo ligero de TCN con atención guiada por física para HAR con WiFi CSI. Reduce costos computacionales y mejora precisión.
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Descubre cómo la atención y transfer learning clasifican daños en hojas de durazno con 93% de precisión incluso bajo condiciones variables.
LALE: Arquitectura Transformer Ligera para Estimación de Cobertura Terrestre
Descubre LALE, la nueva arquitectura Transformer ligera que bate récords de eficiencia en segmentación de imágenes satelitales. Solo 1.6M parámetros.
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Representaciones más ricas para razonamiento algorítmico neuronal mediante reconstrucción auxiliar
Mejora el razonamiento algorítmico neuronal con reconstrucción auxiliar: representaciones más ricas que potencian el rendimiento de arquitecturas existentes.
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La destilación de políticas de deep RL en árboles de decisión mejora el control de redes eléctricas: mayor recompensa, supervivencia y transparencia.
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La selección de datos sintéticos con meta-redes tiene desafíos. Descubre cómo aumentar el tamaño de lote y usar características informativas mejora el rendimiento en un 5.49%.
DASH: Destilación de Puntajes de Doble Rama para Modelos de Difusión Compactos
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Propagación adaptativa guiada por estructura para PPIS
Conoce el innovador modelo SGAP-PPIS que predice sitios de interacción proteína-proteína usando propagación adaptativa.