Xiaofeng Lin

HINITEを紹介するよ、複雑な状況で治療効果を正確に推定する方法だ。

敵対的トレーニングが特徴の浄化を通じてモデルの頑健性をどう向上させるかを探る。

トランスフォーマーが回帰タスクで非構造データを扱うのが得意な理由を見てみよう。

この研究は、人間の評価を通じてNLPの重要性手法を評価してるよ。

新しいモデルが、さまざまなアプリケーション向けの合成タブデータの生成を改善したよ。

新しいアルゴリズムが歴史的データを使って複雑な環境での意思決定を改善する。