Yuling Jiao

対抗的トレーニングは、機械学習モデルの入力操作への耐性を向上させる。

フォルマー流が確率測度をどう変換するか、そしてそのさまざまな分野での応用を発見しよう。

CNFは微分方程式を使って複雑な確率分布をうまくモデル化するんだ。

強化学習を使った量子コンパイルの新しいアプローチが、効果的な量子操作に期待できるって。

逐次データ処理における再帰型ニューラルネットワークの効果と疑問を探る。