Cengiz Pehlevan

MLPはコンテキスト学習で意外な効果を発揮して、モデルの複雑さに関する見解に挑戦してるね。

トランスフォーマーにおける文脈内学習に影響を与える要因を明らかにする研究。

トランスフォーマーモデルがサイズや複雑さでどう改善されるかを調べる。

新しい手法が複雑なデータに対する双曲線空間でのSVMのパフォーマンスを改善する。

精度は言語モデルのトレーニングの効果とコストに影響を与える。

研究は、特徴学習がニューラルネットワークのパフォーマンスを効果的に向上させることを強調している。

マウスは目に見える進展がなくても継続的に学習していて、脳の適応力を示してるんだ。

場所細胞が私たちの空間や記憶の理解をどのように形作るかを発見しよう。