Distributional Neurons: Making Uncertainty a Unit of Computation

Resumen

Las redes neuronales suelen propagar activaciones ocultas de valor puntual. Este artículo estudia una granularidad más fina: el propio neurón como unidad de cálculo basada en una distribución. EVE dota a cada unidad de un posterior condicionado por la entrada, un prior local, muestreo reparametrizado, regularización KL y diagnósticos internos. La evaluación aísla primero la unidad y después analiza su composición en un MLP profundo y su integración en el bloque feed-forward de un Transformer. Los resultados mejoran varias métricas probabilísticas y mantienen una precisión puntual comparable.

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