Razvan Pascanu

Untersuchung der Auswirkungen von GNNs auf traditionelle Algorithmen und deren Leistungsprobleme.

Ein neuer Ansatz verbessert die Verbindungen zwischen Bildern und ihren Bildunterschriften.

Untersuchen von Möglichkeiten, um Fähigkeiten im RL während des Feintunings beizubehalten.

Forschung zeigt Strategien, um die Anpassungsfähigkeit von neuronalen Netzwerken unter dynamischen Bedingungen zu verbessern.

Hawk und Griffin setzen einen neuen Standard für effiziente Sprachverarbeitung.

Die Untersuchung der Rolle der Repräsentation in PPO und ihren Einfluss auf die Agentenleistung.

Eine Analyse von den Schwierigkeiten der Transformers bei Zähl- und Kopieraufgaben.

Erkunde die Rolle von Aufmerksamkeitsmechanismen im maschinellen Lernen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Lerneffizienz in Verstärkungslern-Umgebungen.

Untersuchen, wie Transformer aus kompositorischen Aufgaben lernen und verallgemeinern.

Ein neuer Ansatz hilft neuronalen Netzwerken, von sich verändernden Daten zu lernen, ohne das vergangene Wissen zu vergessen.