Farzan Farnia

VI-IGL verbessert Machine Learning, indem es versteckte Belohnungen und störendes Feedback angeht.

Eine neue Methode, um die Neuheit in den Ausgaben von generativer KI zu bewerten.

Ein neuer Ansatz, um gradientenbasierte Salienz-Karten zu verbessern, damit man Modelle besser verstehen kann.

FINC zeigt die einzigartigen Stärken von generativen Modellen durch eine detaillierte Analyse der Stichprobenhäufigkeit.

Eine Methode für effektiven und kontrollierten Datentransfer zwischen verschiedenen Bereichen.

Neue Methode verbessert die Leistung von neuronalen Netzwerken gegen feindliche Angriffe.

Eine neue Methode zur Bewertung von generativen Modellen mit minimaler Datenproduktion.

FKEA bietet eine neue Möglichkeit, generative Modelle zu bewerten, ohne dass Referenzdatensätze nötig sind.

Eine neue Methode verbessert das multimodale Sampling im maschinellen Lernen.

Eine neue Methode, um Deep-Learning-Modelle gegen feindliche Angriffe zu verbessern.

Diese Forschung untersucht den Kompromiss zwischen Stabilität und Genauigkeit in Salienz-Karten.

Die Leistungsbewertung von generativen Modellen für vielfältige Ausgaben.

Neuer Super-Pixel-Ansatz verbessert das Verständnis für Entscheidungen von neuronalen Netzwerken.

Eine neue Methode verbessert, wie wir die Bildvielfalt aus Text bewerten.

Entdecke, wie das Mischen von generativen Modellen Kreativität und Qualität in KI-generierten Inhalten verbessert.