Stephan Günnemann

Nuovi metodi migliorano la sicurezza dei modelli linguistici mantenendo intatta la funzionalità.

Un nuovo metodo migliora la comunicazione nel processo di elaborazione dei dati grafici.

Nuovo metodo svela vulnerabilità nei metodi di spiegazione delle GNN.

Nuova architettura GNN migliora le previsioni grazie a una maggiore espressività e integrazione dei frammenti.

Le funzioni d'onda neurali e i Pfaffiani migliorano notevolmente le previsioni di chimica quantistica.

Un nuovo framework migliora le tecniche di generazione di grafi molecolari per la scoperta di farmaci.

Questo articolo parla di come proteggere le GNN dagli attacchi di avvelenamento dei dati e dai backdoor.

Uno studio sulla resilienza dei Graph Transformers contro attacchi avversariali.

Integrando il calcolo quantistico e il livellamento randomizzato, si migliora la sicurezza dei modelli di machine learning contro gli attacchi.

Questo articolo parla di come rendere i modelli di apprendimento automatico quantistico più robusti contro attacchi avversi.

Uno sguardo alla regolazione dell'attivazione per migliorare la gestione della memoria nell'AI.