Stefanie Jegelka

Explorando nuevos métodos para diseñar marcos en el aprendizaje automático.

Presentando un marco universal para medidas de nitidez en aprendizaje automático.

Este artículo habla de cómo los modelos de IA aprenden de los errores a través de la autocorrección.

Examinando el impacto de las máscaras de atención y la normalización de capas en los modelos transformer.