Hamed Hassani

Cette étude examine comment les retards affectent l'approximation stochastique dans l'apprentissage par renforcement.

PLCP offre des ensembles de prédictions fiables pour différentes populations, ce qui améliore la prise de décision.

Examiner l'influence du bruit et des signaux structurés dans les modèles de matrices aléatoires.

Cet article examine comment aider les modèles d'IA à mieux performer dans les tâches d'arithmétique.

Des recherches révèlent des failles dans les méthodes de filigrane pour les textes générés par IA.

Un nouveau cadre améliore la précision des prédictions tout en minimisant la taille des ensembles de prédiction.

Un aperçu de comment le CRM améliore les modèles de prédiction et gère l'incertitude.

Explore la régression linéaire et comment la dépendance des covariables impacte les prédictions.