Farzan Farnia

VI-IGL mejora el aprendizaje automático al abordar recompensas ocultas y retroalimentación ruidosa.

Un nuevo método para evaluar la novedad en los resultados de la IA generativa.

Un nuevo enfoque para mejorar los mapas de saliencia basados en gradientes para una mejor interpretación del modelo.

FINC revela las fortalezas únicas de los modelos generativos a través de un análisis detallado de la frecuencia de muestras.

Un método para transferir datos de manera efectiva y controlada entre diferentes dominios.

Nuevo método mejora el rendimiento de las redes neuronales contra ataques adversarios.

Un nuevo método para evaluar modelos generativos con mínima generación de datos.

FKEA ofrece una forma nueva de evaluar modelos generativos sin necesitar conjuntos de datos de referencia.

Un nuevo método mejora el muestreo multimodal en el aprendizaje automático.

Un nuevo método para mejorar los modelos de deep learning contra ataques adversariales.

Esta investigación examina la compensación entre estabilidad y fidelidad en los mapas de saliencia.

Midiendo el rendimiento de modelos generativos para salidas diversas.

Nuevo enfoque de superpíxeles mejora la comprensión de las decisiones de las redes neuronales.

Un nuevo método mejora cómo evaluamos la diversidad de imágenes a partir de texto.

Descubre cómo mezclar modelos generativos mejora la creatividad y la calidad en el contenido generado por IA.