Hong Chen

新しいアプローチで、精度にほとんど影響を与えずにトランスフォーマーモデルのサイズを縮小できる。

新しい学習方法がスパイキングニューラルネットワークの効率と精度を高めてるよ。

新しい方法がオープンワールドの設定でノードにラベルを付ける課題に取り組んでるよ。

補間多項式とそのさまざまな分野での重要性についての考察。

新しい方法が、ディープラーニングモデルのトレーニング中のプライバシー保護を強化するよ。

研究者たちは、異なる条件下でダブルバイレイヤーグラフェンにおけるエキシトン凝縮を調査している。

拡散モデルと漏洩した勾配を使って画像処理におけるプライバシーの脅威を探る。

新しい方法が、さまざまな環境で機械学習モデルを改善してるよ。

シャッフルモデルがユーザーデータプライバシーを守るアプローチを見てみよう。

無断再構成から画像を守るための戦略。

SAMデコーディングは、言語モデルのテキスト生成効率を向上させるよ。

性能とリソースの利用を向上させるために大型言語モデルを縮小する。

報酬を追い求めて、罰を避ける理由を探ってみよう。