Kun Zhang

事前ラベルなしで幅広い語彙を使って画像を分類する新しいフレームワーク。

機械学習の新しい手法が、さまざまなデータタイプに対するモデルの適応性を高めるんだ。

新しいモデルは、回答分析の向上を通じて学生の評価を強化します。

新しいアプローチが、コラボレーティブフィルタリングとコントラスト学習を活用して、レコメンデーションを強化してるよ。

この作品は、反実仮想生成におけるコンテンツとスタイルの依存関係を強調してる。

言語モデルを因果発見に統合すると、分析がスムーズになって隠れた関係が明らかになるよ。

公平な結果を得るための大規模言語モデルのバイアスを最小限に抑える方法。

この記事では、カテゴリデータの独立性をテストする方法を紹介するよ。

敏感な情報を使って認知診断の公平性を確保する新しいアプローチ。

機械学習の公平性が決定や時間を通じてどのように進化するかを調べる。

研究者たちは、複雑なグラフ構造をよりよく理解するためにGNNを強化してる。

GNNの知識を使って、グラフ分類におけるMLPのパフォーマンスを向上させる新しいフレームワーク。

この研究は、複雑なデータの中にある隠れた概念を理解するためのフレームワークを提案してるよ。

EQuADは、データ分布が変化するグラフでのモデルのパフォーマンスを向上させるよ。

重要な健康問題の予測を改善して、より良い患者ケアを提供するモデル。

新しい方法が自動カーネル選択を使って因果発見の精度を向上させる。

隠れた変数と測定誤差の中で因果関係を特定する研究。

この論文は、以前の知識を失わずに因果関係の継続的な学習について議論してるよ。

最近の研究では、フォトンの引き算がガウス状態の純度を向上させることがわかったよ。

変化する環境における変数の関係を理解するための新しいアプローチ。

交渉で情報を共有するための戦術を学ぼう。

AIトレーニングのための効率的なハイパーパラメータ調整とコスト管理の新しい方法。

因果発見がいろんな分野で異なる要因をつなげるのにどう役立つかを学ぼう。