Guillaume Rabusseau

Questo articolo esamina se i trasfomatori possono simulare automi finiti pesati e ad albero.

Un metodo per semplificare e comprimere strutture dati complesse per un'analisi più facile.

Un nuovo dataset migliora le capacità di previsione nei network neurali grafo temporali.

Presentiamo l'Adaptazione Random Subspace per un fine-tuning efficiente dei modelli linguistici.

Combinare modelli snapshot e basati su eventi per migliorare l'analisi dei grafi temporali.

Scopri come i Transformer di Ordine Superiore affrontano i dati multidimensionali in modo efficiente.

I trasformatori di ordine superiore migliorano le previsioni sui movimenti di azioni usando fonti di dati diverse.