Li Shen

Esplorare la regolarizzazione dei raggruppamenti di task per gestire l'eterogeneità del modello.

La ricerca presenta un framework per migliorare la comprensione delle reti cerebrali e della connettività.

Un nuovo framework migliora le prestazioni del modello con dati limitati.

Un nuovo metodo per migliorare i modelli pre-addestrati usando il fine-tuning selettivo.

I ricercatori combinano fMRI e MEG per studiare l'attività cerebrale durante compiti cognitivi.

Questo articolo esplora il comportamento e il trasporto dei tensioattivi utilizzando simulazioni al computer.

Esplora l'approccio del federated learning alla privacy nell'apprendimento automatico.

Un nuovo modello migliora la capacità dell'AI di apprendere senza dimenticare.

Un nuovo metodo migliora la qualità del codice prodotto dai modelli di linguaggio.

Questo articolo parla dei pregiudizi nei modelli grafici e propone un metodo per un'analisi equa.

A-FedPD allinea gli aggiornamenti dei modelli per ridurre l'instabilità dell'addestramento nel federated learning.

Un nuovo metodo migliora la segmentazione delle immagini mediche usando meno campioni etichettati.

Uno sguardo a come il graph learning migliora l'adattamento di dominio semi-supervisionato.

FWA migliora la velocità e la generalizzazione del machine learning grazie a una media attenta dei pesi.

Uno sguardo ai metodi di ottimizzazione bilivello e al loro impatto sui modelli di machine learning.

Scopri come la connettività cerebrale migliora le reti a stato di eco per previsioni migliori.