Chang Dong

KANの時系列分析における伝統的手法との効果を比較した研究。

時系列ニューラルネットワークに対する敵対的攻撃の課題に取り組む。

新しい自己アンサンブルアプローチが敵対的変化に対するモデルのレジリエンスを向上させる。