Randall Balestriero

Um novo método melhora a geração de amostras positivas em aprendizado auto-supervisionado.

Analisando o grokking em deep learning e suas implicações para o desempenho.

Esse estudo analisa os desafios da aprendizagem de reconstrução em machine learning para tarefas de percepção.

Abordagens mais simples para aprendizado auto-supervisionado melhoram o desempenho e a acessibilidade.

Uma nova estrutura pra avaliar modelos de visão-linguagem de forma eficaz.

Uma olhada nos modelos de deep learning e suas propriedades geométricas.

Ligando entidades geográficas em mapas históricos usando técnicas avançadas.