Stefanie Jegelka

Examiner les complexités et les stratégies pour l'apprentissage des réseaux de neurones avec différents types de données.

Explorer les défis de sécurité posés par l'apprentissage auto-supervisé et les attaques par porte dérobée sans étiquette.

Explorer de nouvelles méthodes pour concevoir des cadres en apprentissage automatique.

Présentation d'un cadre universel pour les mesures de netteté en apprentissage automatique.

Cet article parle de comment les modèles d'IA apprennent de leurs erreurs grâce à l'auto-correction.

Examen de l'impact des masques d'attention et de la normalisation des couches sur les modèles de transformateurs.