Massimiliano Pontil

Usando simetría para mejorar el aprendizaje y rendimiento de robots en tareas del mundo real.

Explorando cómo los diseños simétricos mejoran el movimiento y la eficiencia de los robots.

Este artículo destaca nuevos métodos para calcular derivadas en funciones no suaves relevantes para el aprendizaje automático.

Un nuevo marco mejora el aprendizaje de procesos estocásticos en varios campos.

Nuevos métodos revelan el comportamiento del sistema a partir de datos sesgados en la dinámica molecular.

Entendiendo cómo el contexto influye en la toma de decisiones a través de bandits de continuidad contextual.

NCP simplifica el aprendizaje de probabilidades condicionales para tomar mejores decisiones en diferentes áreas.

El nuevo modelo QuantFormer mejora nuestra comprensión de la actividad cerebral de los animales.