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O artigo apresenta o LoRA-Ensemble, um método eficiente e parametrizado para modelagem de incerteza em redes de autoatenção que utiliza adaptações de baixo rank para criar um ensemble implícito, superando técnicas existentes e igualando ou superando a precisão de ensembles explícitos com melhor calibração.
O artigo apresenta o FEX, um novo framework que utiliza otimização por gradiente de política para gerar explicações baseadas em atribuição de forma rápida e escalável, reduzindo drasticamente o tempo de inferência e o uso de memória em comparação com abordagens tradicionais, sem comprometer a qualidade ou a aplicabilidade geral.
Este artigo investiga a fase de corrupção observada no ajuste fino de poucos exemplos de Modelos de Difusão, identifica sua causa na distribuição de aprendizado restrita e propõe o uso de Redes Neurais Bayesianas para mitigar esse problema, melhorando a fidelidade, qualidade e diversidade das imagens geradas sem custos adicionais de inferência.
Este artigo propõe o DKDL-Net, um modelo leve de detecção de falhas em rolamentos que combina destilação de conhecimento desacoplada e ajuste fino de baixo rank para alcançar uma precisão de 99,48% com apenas 6.838 parâmetros, superando os modelos existentes em eficiência computacional e desempenho.
Este artigo propõe uma abordagem semiparamétrica estruturada baseada em redes neurais para corrigir o viés causado pela interferência algorítmica em experimentos de plataformas de conteúdo, permitindo a estimativa precisa do efeito global do tratamento ao modelar explicitamente a competição por exposição entre criadores.
O artigo apresenta o LAMBDA, um sistema de análise de dados baseado em agentes de linguagem natural de código aberto e sem necessidade de programação, que combina agentes programadores e inspetores com intervenção humana direta e integração de conhecimento externo para tornar a análise de dados mais acessível e eficiente.
O artigo apresenta o OTAD, um modelo de defesa adversarial robusto que combina treinamento de redes neurais com regularização baseada em transporte ótimo e interpolação via problema de integração convexa para garantir continuidade de Lipschitz local, superando modelos existentes em diversos conjuntos de dados.
Este artigo estabelece as fundações estatísticas do estimador de máxima verossimilhança parcial em mini-lotes (mb-MPLE) para redes neurais de Cox, demonstrando sua consistência e eficiência assintótica, enquanto oferece orientações práticas para o ajuste de hiperparâmetros e a convergência do gradiente descendente estocástico em aplicações de larga escala.
Este artigo propõe um método de Amostragem de Importância Annealed (AIS) combinado com reparametrização eficiente para otimizar o aprendizado variacional de Modelos de Variáveis Latentes de Processo Gaussiano (GPLVMs), superando as limitações de abordagens anteriores em espaços de alta dimensão e alcançando melhores limites variacionais e convergência em diversos conjuntos de dados.
Este artigo estabelece uma teoria unificada para a comparação de redes generalizadas (Z-redes) através da definição da distância Z-Gromov-Wasserstein, demonstrando que ela constitui uma métrica com propriedades desejáveis e fornecendo limites inferiores computáveis para aplicações práticas.
Este estudo alerta que o uso de explicadores *post hoc* como SHAP e LIME para validar hipóteses em pesquisas de negócios é problemático, pois, apesar de sua alta precisão preditiva, eles frequentemente falham em recuperar com fidelidade as relações reais dos dados devido a fatores como correlação e o efeito Rashomon, devendo ser utilizados apenas como ferramentas exploratórias e não confirmatórias.
Este artigo propõe uma reavaliação rigorosa da eficiência energética das Redes Neurais de Spiking (SNNs) em comparação com Redes Neurais Artificiais Quantizadas (QNNs), utilizando um modelo analítico abrangente que considera custos de movimentação de dados e memória, demonstrando que as SNNs só superam as QNNs em regimes operacionais específicos (como baixas taxas de disparo) e que, em cenários otimizados, podem dobrar a vida útil da bateria de dispositivos como relógios inteligentes.
Este artigo propõe uma Rede de Osciladores Acoplados (CON) que, ao garantir estrutura lagrangiana, estabilidade global e mapeamento invertível, permite o controle de alto desempenho de sistemas físicos complexos diretamente no espaço latente utilizando apenas imagens como feedback.
O artigo apresenta o xTED, um framework que utiliza um modelo de difusão para editar trajetórias de um domínio de origem e adaptá-las a um domínio alvo, preenchendo lacunas de dados de forma universal e flexível para melhorar o aprendizado de políticas em tarefas de tomada de decisão com dados limitados.
Este artigo apresenta o BNEM, um amostrador baseado em Boltzmann que utiliza a técnica de correspondência de energia com ruído (NEM) combinada com um método de bootstrap para gerar amostras independentes e identicamente distribuídas a partir de funções de energia, alcançando desempenho superior e maior robustez em comparação com trabalhos anteriores.
Este artigo estabelece que, para uma classe de MDPs de horizonte finito com espaços de estado e ação gerais, o problema de otimização de políticas satisfaz a condição Polyak-Łojasiewicz-Kurdyka, garantindo a convergência global não assintótica de métodos de gradiente de política com complexidade de amostra e fornecendo as primeiras garantias teóricas para sistemas de inventário e saldos de caixa estocásticos.
Este artigo apresenta as Equações Diferenciais com Atraso Neurais (NDDEs), um framework contínuo inspirado no formalismo de Mori-Zwanzig que utiliza um conjunto finito de atrasos temporais para aprender dinâmicas não-Markovianas de sistemas parcialmente observáveis de forma mais eficiente e precisa do que métodos existentes como LSTMs e ANODEs.
O artigo apresenta o LS-Imagine, um método que supera a limitação de visão curta de agentes de aprendizado por reforço em mundos abertos ao construir um modelo de mundo de "longo-curto prazo" que simula transições de estado saltitantes e mapas de affordance para melhorar a exploração de recompensas de longo prazo no MineDojo.
Este artigo propõe um quadro analítico PAC-Bayesiano que modela o treinamento adversarial como um sistema dinâmico discreto para explicar mecanicamente o fenômeno de *overfitting* robusto, revelando como a evolução temporal da média e covariância do posterior se conecta à taxa de aprendizado, à geometria do espaço de perdas e aos gradientes estocásticos.
Este trabalho demonstra que transformadores, em cenários de aprendizado em contexto, conseguem inferir implicitamente estados ocultos para prever a saída de diversos sistemas dinâmicos com ruído, alcançando desempenho comparável ao Filtro de Kalman, EKF e Filtro de Partículas sem necessidade de atualizações de gradiente ou conhecimento explícito do modelo.