Kyunghyun Cho

Cet article examine comment le hasard influence les résultats de formation dans les modèles d'apprentissage automatique.

Enquête sur des changements inattendus dans le comportement des modèles de langage pendant l'entraînement.

Un nouveau modèle améliore l'alignement de la parole et du texte pour une meilleure reconnaissance automatique.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans l'analyse de séquences biologiques bruyantes.

Un nouveau jeu de données pour améliorer la reconnaissance d'images et de textes dans le e-commerce.

Un nouveau cadre améliore l'apprentissage automatique à partir de sources d'informations diverses.

Analyser les défauts des algorithmes d'apprentissage des préférences et leur impact sur les modèles de langue.

Cette étude se concentre sur l'amélioration des réponses des modèles en visant des exigences de longueur spécifiques.

Un nouveau standard pour améliorer les méthodes d'optimisation des séquences biophysiques.

Un système multi-agents a pour but de fournir une assistance en santé mentale personnalisée en ligne.

Les scientifiques utilisent l'apprentissage automatique pour améliorer la conception des anticorps pour les traitements médicaux.

Les réseaux de neurones RUM utilisent des marches aléatoires et de la mémoire pour améliorer le traitement des graphes.

Un aperçu des nouvelles méthodes qui améliorent la compréhension de la structure des protéines.

Explorer comment les classements d'auteurs peuvent améliorer la qualité de l'examen par les pairs dans la recherche.

Explorer la fusion de l'apprentissage automatique et de la mécanique moléculaire pour de meilleures simulations.

Des chercheurs examinent l'efficacité du chinois classique pour lire des textes historiques coréens et japonais.

Découvre comment les modèles de langage sur les protéines à goulot d'étranglement améliorent le développement des protéines.

Explorer l'importance des ensembles de prédiction dans le développement de médicaments.

Une nouvelle méthode améliore la précision des radiographies thoraciques en prenant en compte l'historique du patient.

PLAID simplifie la conception des protéines, en fusionnant séquence et structure pour des applications ciblées.

Un aperçu des méthodes d'inférence causale et du rôle des Modèles Causaux Structuraux.