Stefanie Jegelka

Esplorando nuovi metodi per progettare cornici nel machine learning.

Introducendo un framework universale per le misure di nitidezza nel machine learning.

Questo articolo parla di come i modelli di intelligenza artificiale imparano dagli errori attraverso l’autocorrezione.

Esaminando l'impatto delle maschere di attenzione e della normalizzazione dei livelli sui modelli transformer.