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Explorando cómo la matriz Hessiana impacta en los límites de decisión y la generalización de las redes neuronales.

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Un nuevo sistema permite categorías personalizadas para la clasificación de texto sin necesidad de reentrenamiento.

Un nuevo enfoque mejora la precisión del reconocimiento de actividades usando contexto y pérdida semántica.

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Un nuevo método busca mejorar el rendimiento de AutoML bajo límites estrictos.

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Un nuevo marco mejora el estudio de los sistemas de reconocimiento de voz no supervisados.

Nuevos métodos mejoran la respuesta a preguntas usando varias imágenes para obtener mejores ideas.

Un nuevo método mejora la comprensión de las redes neuronales de pesos aleatorios a través de restricciones geométricas.

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