Michael W. Mahoney

Los investigadores buscan mejorar las predicciones de ecuaciones diferenciales parciales usando Operadores Neurales.

Un nuevo método de parametrización mejora el rendimiento del modelo de espacio de estado en varias aplicaciones.

Un enfoque nuevo mejora el aprendizaje desde el espacio de pesos de la red neuronal.

Un estudio sobre la efectividad de diferentes modelos DLWP en la predicción del clima.

Descubre la importancia del desacuerdo entre clasificadores para mejorar el rendimiento del modelo.

Una nueva herramienta ayuda a las empresas a prever la demanda de manera más precisa durante eventos pico.

Un nuevo método simplifica la resolución de ecuaciones complejas siguiendo reglas estrictas.

Descubre cómo los métodos de wavelet mejoran la precisión en la predicción de series temporales.