Razvan Pascanu

新しい線形モデルがシーケンスデータ処理の従来の方法に挑んでる。

GNNが従来のアルゴリズムに与える影響と、その性能の課題を調査する。

新しいアプローチが画像とキャプションのつながりを良くするよ。

ファインチューニング中にRLのスキルを維持する方法を探ってる。

研究が、動的条件下でニューラルネットワークの適応性を向上させる戦略を明らかにした。

ホークとグリフィンは、効率的な言語処理の新しい基準を作った。

PPOにおける表現の役割とそれがエージェントのパフォーマンスに与える影響を調べる。

トランスフォーマーのカウントやコピータスクの苦戦についての分析。

機械学習におけるアテンションメカニズムの役割を探る。

新しいアプローチが強化学習環境での学習効率を改善するんだ。

トランスフォーマーがどんだけ組み合わせタスクから学んで一般化するか調べてる。

新しいアプローチが、ニューラルネットワークがデータの変化から学びつつ、過去の知識を忘れないように助けるよ。