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Une nouvelle méthode d'apprentissage de variétés exploite les marches aléatoires à entropie maximale pour mieux capturer la géométrie géodésique des graphes de données.
Des chercheurs montrent qu'une pénalité de norme simple peut accélérer le grokking jusqu'à 6x en contraignant les représentations cachées sur une hypersphère.