Anastasis Kratsios

ハイパーボリックニューラルネットワークはデータサイエンスにおける木構造の表現を強化する。

新しい方法は、連合学習とカーネル回帰を使ってモデルの精度を高める。

カーネル回帰に関する研究で、過学習とカーネル関数の挙動を扱ってるよ。

高次元データで機械学習のパフォーマンスを向上させる新しい方法。

シーケンシャルデータの結果予測におけるトランスフォーマーの役割を探る。

ニューラルスペースタイムは、さまざまな分野で有向グラフを分析するための革新的な表現を提供するよ。

この記事では、近似と一般化をうまく組み合わせるニューラルネットワークについて話してるよ。

SMPNNが複雑なデータ接続をうまく管理する方法を学ぼう。