Richard G. Baraniuk

この記事では、トランスのPID制御統合について、堅牢性と出力品質を向上させる方法を探ります。

この研究では、言語モデルがトレーニングデータからどのくらいの頻度で正確なテキストを再現するかを調査している。

AIモデルのバイアスを解消するために、自食作用ペナルティ推定を導入。

新しいアテンション手法がトランスフォーマーモデルの効率と性能を向上させる。

新しい方法が、画像の暗黙的ニューラル表現における特徴転送を改善する。

U-COTANSは深層学習技術を使って水中境界の検出を改善する。