Philip S. Yu

Un nuovo modello per previsioni migliori delle interazioni nei network utente-oggetto.

Un nuovo framework migliora il rilevamento delle anomalie nei dati grafo usando tecniche di apprendimento attivo.

DeepRicci migliora le reti neurali a grafo potenziando la struttura e le caratteristiche dei nodi.

Un nuovo framework migliora i suggerimenti personalizzati concentrandosi sui livelli di fiducia.

I motori di ricerca generativi affrontano sfide da domande avversariali, influenzando l'accuratezza.

Esplorare l'impatto dei modelli linguistici sull'apprendimento e l'insegnamento degli studenti.

Strategie efficaci per affrontare l'incertezza nelle Reti Neurali Grafiche migliorano l'affidabilità.

Nuovi metodi per il clustering dei grafi permettono raggruppamenti flessibili senza dover conoscere il numero di cluster.

Questo articolo presenta un metodo per migliorare la gestione dei dati mancanti.

Un framework che rileva anomalie nei grafi promuovendo un trattamento equo.

IGL-Bench offre strumenti fondamentali per analizzare meglio i grafici sbilanciati.

Un metodo per migliorare la privacy dei dati nell'apprendimento federato rimuovendo influenze specifiche dei dati.

WaterSeeker migliora i metodi di rilevamento per testi con filigrana in documenti lunghi.

Integrare trascrizioni fonemiche può migliorare le prestazioni dei LLM in diversi scritture linguistiche.

Un nuovo metodo migliora l'estrazione delle relazioni tra documenti per connessioni migliori.

Nuovi metodi migliorano il rilevamento degli outlier nelle reti in evoluzione.

I modelli di linguaggio grandi migliorano le valutazioni della sintesi del codice con valutazioni creative.

Scopri come il coding probabilistico sta cambiando l'interpretazione dei dati e il processo decisionale.