Chang D. Yoo

この研究は、トレーニング中にエラーが起こりやすい部分に注目することでG2Pモデルを強化してるよ。

DimCLは、表現の特徴の多様性を高めることで機械学習を改善する。

最小不一致メトリックがアクティブラーニングの効率をどう向上させるか学ぼう。

X-MDPTは、高度な技術を使ってポーズ入力から高品質な画像を作るよ。

新しい方法がRLエージェントの有害な入力変化に対する耐性を高める。

新しい方法が3D環境での物体認識を向上させる。

機械は継続的に学習できて、過去の知識を失うことなく改善できるんだ。