Aprendizaje de mapas de flujo en NVAR: error según librería
Descubre cómo la librería de características influye en el error de entrenamiento de modelos NVAR para series temporales. Aprende leyes de escalamiento.
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Brecha de consistencia dinámico-probabilística en modelado sustituto caótico
La brecha de consistencia dinámico-probabilística en modelos caóticos se resuelve con KAFFEE. Un marco de filtro de Kalman mejora la predicción.
Dando voz a los sensores: JEPA multimodal para series temporales
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Estructuras causales y procesos dinámicos ocultos en el clima
CaDRe: un modelo que descubre relaciones causales ocultas en la dinámica climática. Mejora la precisión de pronósticos y ofrece insights interpretables.
Detección de Anomalías en Series Temporales con Dinámicas de Consulta Predecible
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STEP: aprendizaje de embeddings estructurados para series temporales progresivas
Descubre STEP, un método innovador que aprende representaciones interpretables de series temporales progresivas usando un compás latente. Predice estados y modos sin etiquetas.
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