Guillaume Rabusseau

Eine Methode, um komplexe Datenstrukturen zu vereinfachen und zu komprimieren, damit sie einfacher analysiert werden können.

Ein neuer Datensatz verbessert die Vorhersagefähigkeiten von temporalen Graph-Neuronalen Netzwerken.

Einführung von Random Subspace Adaptation für effizientes Feintuning von Sprachmodellen.

Die Kombination von Snapshot- und ereignisbasierten Modellen, um die zeitliche Graphanalyse zu verbessern.

Entdecke, wie Higher-Order Transformers mehrdimensionale Daten effizient bearbeiten.

Höhere Ordnung Transformers verbessern die Vorhersagen von Aktienbewegungen mit verschiedenen Datenquellen.