Aprendizaje espectral profundo con operadores de transferencia latentes
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Aprendizaje Espectral Profundo de Operadores Latentes en Sistemas Dinámicos
Nuevo método de aprendizaje espectral: DSE mejora filtrado bayesiano y descomposición Koopman en sistemas estocásticos mediante operadores latentes.
Generalización zero-shot de operadores neuronales transformer a dominios grandes
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Descubre cómo el entrenamiento recursivo de modelos de difusión converge a una distribución límite y provoca colapso. Análisis espectral.
Aprendizaje Equivariante con Descomposición Clase-Pose
Descubre cómo descomponer el espacio latente en factores invariantes y de simetría para lograr representaciones equivariantes, interpretables y desenredadas. Aplica a datos con simetrías.
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ReCal: Calibración de recompensas para enrutamiento de LLMs con RL
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Carrera contra la reentrada: el salvador de Swift se ata a un cohete
La NASA intenta salvar el observatorio Swift de una reentrada inminente. Conoce la audaz misión de Katalyst Space y el cohete Pegasus XL. ¿Podrán reanimarlo?
SirenFNO: Aprendizaje eficiente de frecuencias completas en FNO
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