Mohammad Rostami

異なるデータタイプに対する機械学習モデルの適応性を高める新しいアプローチ。

新しいフレームワークが、視覚と言語を組み合わせたタスクの継続的学習を改善する。

新しいアプローチが機械学習におけるドメイン適応と忘却に取り組んでるよ。

CluMoは、ビジュアル質問応答でモデルが過去の知識を忘れずに継続的に学べるように助けるよ。

機械学習におけるマルチタスクと継続学習の課題を探る。

NMformerが無線通信においてノイズの中で信号分類をどのように改善するかを学ぼう。

静的キーアテンションとその画像処理へのメリットについて見てみよう。