Stephan Günnemann

ニューラルネットワークの剪定を効率化する新しい方法が、パフォーマンスを向上させる。

新しい方法が言語モデルの安全性を改善しつつ、機能はそのまま保ってるよ。

新しい方法でグラフデータ処理のコミュニケーションが改善される。

新しい方法がGNNの説明手法の脆弱性を明らかにした。

新しいGNNアーキテクチャが、表現力の向上と断片統合を通じて予測を改善します。

神経波関数とファファンたちは量子化学の予測を大幅に向上させるよ。

新しいフレームワークが薬の発見のための分子グラフ生成技術を改善する。

この記事は、データポイズニングやバックドア攻撃からGNNを守る方法について話してるよ。

敵対的攻撃に対するグラフトランスフォーマーのレジリエンスに関する研究。

量子コンピューティングとランダム化スムージングを組み合わせることで、機械学習モデルの攻撃に対するセキュリティが向上するよ。

この記事では、量子機械学習モデルを敵対的攻撃に対して頑丈にする方法について話してるよ。

AIのメモリ処理を改善するためのアクティベーションステアリングについての考察。