Randall Balestriero

Un nuevo método mejora la generación de muestras positivas en el aprendizaje auto-supervisado.

Examinando el grokking en el deep learning y sus implicaciones para el rendimiento.

Este estudio examina los desafíos del aprendizaje de reconstrucción en el aprendizaje automático para tareas de percepción.

Los enfoques simplificados para el aprendizaje autosupervisado mejoran el rendimiento y la accesibilidad.

Un nuevo marco para evaluar modelos de visión-lenguaje de manera efectiva.

Una mirada a los modelos de aprendizaje profundo y sus propiedades geométricas.

Vinculando entidades geográficas en mapas históricos usando técnicas avanzadas.