Widely Linear Kernels for Complex-Valued Kernel Activation Functions

Complex-valued neural networks (CVNNs) have been shown to be powerful nonlinear approximators when the input data can be properly modeled in the complex domain. One of the major challenges in scaling up CVNNs in practice is the design of complex activation functions. Recently, we proposed a novel framework for learning these activation functions neuron-wise in a data-dependent fashion, based on a cheap one-dimensional kernel expansion and the idea of kernel activation functions (KAFs). In this paper we argue that, despite its flexibility, this framework is still limited in the class of functions that can be modeled in the complex domain. We leverage the idea of widely linear complex kernels to extend the formulation, allowing for a richer expressiveness without an increase in the number of adaptable parameters. We test the resulting model on a set of complex-valued image classification benchmarks. Experimental results show that the resulting CVNNs can achieve higher accuracy while at the same time converging faster.Comment: Accepted at ICASSP 201

Quick adaptation to a virtual teaching model: case study in the subject Didactics of Geometry

RESUMEN: Este artículo describe el proceso docente experimentado en una asignatura universitaria ante la situación inédita provocada por la COVID-19. Se analiza en detalle el proceso de adaptación de la docencia a un formato no presencial al inicio del periodo de confinamiento en marzo de 2020, cuando prácticamente de un día para otro hubo que cambiar la enseñanza presencial en enseñanza virtual y plantear un enfoque personalizado y activo. En este caso, durante los primeros días se recogieron datos y opiniones de los estudiantes mediante un cuestionario que permitieron adecuar la docencia no presencial a todos los estudiantes. Esta contribución recoge, en primer lugar, los resultados de un cuestionario inicial, en los cuales se basaron las modificaciones seguidas para la docencia no presencial. A continuación, se describe el modelo adoptado, los cambios en la evaluación y algunas experiencias durante el trascurso de la docencia. Se analiza además la efectividad del modelo seguido mediante los resultados de un cuestionario de seguimiento que se pasó al terminar la docencia y la evaluación. Finalmente, se ofrece una serie de conclusiones y reflexiones sobre esta experiencia.ABSTRACT: his article describes the teaching process experienced in a university subject in the face of the unprecedented crisis caused by the COVID-19. It analyses in detail the process of adapting teaching to a non-attendance format at the beginning of the confinement period in March 2020, when practically overnight a change from attendance-based teaching to virtual teaching was required, following a personalised and active approach. In this case, during the first days, data and student opinions were collected by means of a questionnaire to allow for the adaptation of distance teaching to all students. This contribution firstly includes the results of an initial questionnaire, on which the modifications followed for distance teaching were based. Next, it describes the model adopted, the changes in evaluation and some experiences during the course of teaching. The effectiveness of the model followed is also analysed through the results of a follow-up questionnaire that was passed on when teaching and evaluation were completed. Finally, a series of conclusions and reflections on this experience are offered

Problemas matemáticos, su resolución y dominio afectivo. Diferencias entre alumnos y alumnas del Grado de Maestro

Existe un interés por estudiar la relación entre el género y la educación matemática desde mediados de 1970 como señala, sin embargo, no parece que haya muchos trabajos sobre este tema. Por otra parte, en sus investigaciones sobre formación del profesorado ponen de manifiesto la necesidad de analizar las cogniciones del profesor de matemáticas como requisito para la implementación de nuevas formas de enseñanza. En nuestro caso, consideramos de interés el poder hacerlo sobre los futuros profesores. Y es en estas dos líneas en las que se puede encuadrar el trabajo que aquí se presenta. Para ello, nos propusimos analizar cómo los afectos influyen en el aprendizaje de las matemáticas, y en la resolución de problemas matemáticos (RPM) en estudiantes para maestro de primaria (EMP). En este trabajo, se aportan algunos resultados derivados de la administración del cuestionario de , sobre Dominio Afectivo en la Resolución de Problemas Matemáticos (RPM) a una muestra de EMP, así como las diferencias existentes en este ámbito entre hombres y mujeres. La muestra sobre la que se administró el cuestionario está conformada por un total de 110 EMP del primer curso de Magisterio de Educación Primaria, de la Facultad de Educación de la Universidad de Cantabria. Se dieron por válidas las respuestas de 105 de estos cuestionarios, de los que 61 corresponden a mujeres y 44 a hombres. A través de las respuestas a los 21 ítems de que consta el cuestionario se analizan dimensiones tales como: Creencias acerca de la naturaleza de los problemas matemáticos y de su enseñanza y aprendizaje. Creencias acerca de uno mismo como resolutor de problemas matemáticos. Actitudes y reacciones emocionales hacia la RPM. Valoración de la formación recibida en los estudios de magisterio en relación con la RPM

Teaching multiplicative word-problem solving to a student with autism spectrum disorder

This work has been supported by the project with reference PID2019-105677RB-I00 funded by MCIN/ AEI /10.13039/501100011033

Improving graph convolutional networks with non-parametric activation functions

Graph neural networks (GNNs) are a class of neural networks that allow to efficiently perform inference on data that is associated to a graph structure, such as, e.g., citation networks or knowledge graphs. While several variants of GNNs have been proposed, they only consider simple nonlinear activation functions in their layers, such as rectifiers or squashing functions. In this paper, we investigate the use of graph convolutional networks (GCNs) when combined with more complex activation functions, able to adapt from the training data. More specifically, we extend the recently proposed kernel activation function, a non-parametric model which can be implemented easily, can be regularized with standard lp-norms techniques, and is smooth over its entire domain. Our experimental evaluation shows that the proposed architecture can significantly improve over its baseline, while similar improvements cannot be obtained by simply increasing the depth or size of the original GCN