Volkan Cevher

Cet article parle d'une nouvelle méthode pour optimiser les modèles d'apprentissage automatique.

Une étude sur la généralisation des réseaux ResNet profonds scalés.

De nouvelles méthodes améliorent la sécurité dans l'apprentissage par renforcement tout en optimisant les performances dans des environnements contraints.

Explore l'impact des normes sur l'entraînement et la performance des réseaux de neurones.

Les DDPM créent de nouvelles images en mélangeant des attributs de différentes catégories.

La technologie REST améliore la détection des crises en temps réel grâce à l'analyse EEG.

Une méthode pour dériver des fonctions de coût en analysant les actions d'experts dans des environnements complexes.

Une nouvelle méthode améliore la précision et l'efficacité des modèles dans des environnements de données fluctuants.

Apprends comment le poids d'importance améliore les performances des modèles en cas de décalage des covariables.

Une nouvelle méthode améliore la programmation linéaire entière avec suppression de coupes et apprentissage automatique.

Examiner les défis d'efficacité et de latence des modèles SMoE en traitement de langue.

Explorer les attaques d'inférence d'adhésion pour protéger la vie privée des données dans les modèles avancés.

Un nouveau cadre améliore les performances avec moins d'images étiquetées en segmentation sémantique.