Artículos revisados por autores

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Toward Practical Equilibrium Propagation: Brain-inspired Recurrent Neural Network with Feedback Regulation and Residual Connections

Este artículo presenta FRE-RNN, una red neuronal recurrente biológicamente plausible que incorpora regulación por retroalimentación y conexiones residuales, la cual supera la inestabilidad y los altos costos computacionales de la Propagación de Equilibrio, logrando velocidades de convergencia y un rendimiento comparables a los de la retropropagación, al tiempo que permite el aprendizaje a gran escala inspirado en el cerebro de manera práctica.

Zhuo Liu, Tao Chen2026-05-08✓ Author reviewed ⓘ🧬 q-bio

Causal Inference of Blood Pressure Reduction and Coronary Heart Disease Risk in the Framingham Study

Mediante la aplicación de métodos de inferencia causal al Estudio Framingham del Corazón, este trabajo demuestra que las calculadoras de riesgo observacionales estándar sobreestiman en aproximadamente un 21,8 % el beneficio absoluto de la reducción de la presión arterial sobre el riesgo de enfermedad coronaria debido a la confusión, destacando la necesidad crítica de distinguir entre probabilidades condicionales y efectos intervencionistas en la toma de decisiones clínicas.

Suchibrata Patra2026-05-08✓ Author reviewed ⓘ📊 stat

GRALIS: A Unified Canonical Framework for Linear Attribution Methods via Riesz Representation

Este artículo presenta GRALIS, un marco matemático unificado fundamentado en el Teorema de Representación de Riesz que establece una forma canónica para los métodos de atribución lineal, satisfaciendo simultáneamente 13.5 de las 14 propiedades axiomáticas y proporcionando garantías formales de completitud, convergencia e interacciones multiescala que carecen los métodos individuales de XAI.

Raimondo Fanale2026-05-08✓ Author reviewed ⓘ🤖 cs.LG

Axion-Like Particle Dark Matter Intensity Mapping: A New Probe via Cross-Correlation with Galaxy Surveys

Este trabajo propone un método novedoso para detectar materia oscura de tipo axión en la escala de $\mu{\rm eV}$ mediante la correlación cruzada de mapas de intensidad de radio con sondeos de galaxias del 2MRS, demostrando que la Fase 2 del Square Kilometre Array puede sondear eficazmente estas señales al tener en cuenta la desintegración estimulada impulsada tanto por el fondo cósmico de microondas como por el fondo de radio extragaláctico.

Wen-Qing Guo2026-05-08✓ Author reviewed ⓘ🔭 astro-ph

The multiple corrugations in the Galactic disk derived from the LAMOST and Gaia survey data

Mediante el análisis de los datos de LAMOST y Gaia y su validación con simulaciones de N-cuerpos, este estudio demuestra que las ondulaciones radiales modeladas como dos ondas que se propagan en direcciones opuestas pueden explicar de manera plausible las características cinemáticas ondulatorias observadas y la transición estructural entre los discos finos galácticos interior y exterior.

Jifei Wang, Zhuohan Li, Chengdong Li, Yuqin Chen, Chengqun Yang, Zixi Guo, Zhou Fan, Hongrui Gu, Maoli Bu2026-05-08✓ Author reviewed ⓘ🔭 astro-ph

Learning to Maximize Quantum Neural Network Expressivity via Effective Rank

Este artículo introduce la rango efectivo ( $\kappa$ ) como una nueva medida cuantitativa para caracterizar la expresividad de las redes neuronales cuánticas y aprovecha un marco de aprendizaje por refuerzo con un agente transformador de autoatención para diseñar automáticamente arquitecturas de circuitos cuánticos altamente expresivos que maximicen esta métrica.

Juan Yao2026-05-08✓ Author reviewed ⓘ⚛️ quant-ph

Sharper Guarantees for Misspecified Kernelized Bandit Optimization

Este trabajo mejora la optimización de bandas kernelizadas mal especificadas al demostrar que los principios de localización, concretamente la localización espectral en entornos fuera de línea y la división de dominios en entornos en línea, pueden reducir la penalización por mala especificación de un factor multiplicativo que involucra la complejidad del kernel a un crecimiento logarítmico o polilogarítmico.

Davide Maran, Csaba Szepesvári2026-05-08✓ Author reviewed ⓘ📊 stat

Molecules Meet Language: Confound-Aware Representation Learning and Chemical Property Steering in Transformer-VAE Latent Spaces

Este trabajo demuestra que, aunque los espacios latentes de Transformer-VAE no supervisados entrenados con SELFIES pueden apoyar la orientación significativa de propiedades químicas, dicho control solo es válido cuando se valida rigurosamente mediante moléculas decodificadas y una evaluación consciente de los factores de confusión para distinguir señales químicas genuinas de artefactos a nivel de secuencia.

Zakaria Elabid, Jan Andrzejewski, Bartosz Brzoza, Attila Cangi2026-05-08✓ Author reviewed ⓘ🤖 cs.LG

Suspicious Alignment of SGD: A Fine-Grained Step Size Condition Analysis

Este artículo proporciona un análisis de alta resolución del fenómeno de "alineación sospechosa" en el descenso de gradiente estocástico bajo optimización mal condicionada, revelando cómo condiciones específicas del tamaño de paso hacen que las actualizaciones del gradiente se alineen con un subespacio dominante que paradójicamente no reduce la pérdida, mientras que las actualizaciones al subespacio mayoritario permanecen efectivas.

Shenyang Deng, Boyao Liao, Zhuoli Ouyang, Tianyu Pang, Minhak Song, Yaoqing Yang2026-05-08✓ Author reviewed ⓘ🤖 cs.LG

Computational study of interactions between ionized glyphosate and carbon nanotube: An alternative for mitigating environmental contamination

Este estudio computacional demuestra que los nanotubos de carbono de pared simple adsorben eficazmente las especies ionizadas de glifosato a través de diversos mecanismos de interacción, destacando su potencial para la vigilancia ambiental y la remediación de la contaminación agrícola.

H. T. Silva, L. C. S. Faria, T. A. Aversi-Ferreira, I. Camps2026-05-08✓ Author reviewed ⓘ🔬 cond-mat.mtrl-sci

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