Razvan Pascanu

Novos modelos lineares desafiam métodos tradicionais no processamento de dados sequenciais.

Analisando o impacto das GNNs em algoritmos tradicionais e os desafios de desempenho deles.

Uma abordagem nova melhora as conexões entre as imagens e suas legendas.

Analisando maneiras de manter as habilidades em RL durante o ajuste fino.

Pesquisas mostram estratégias pra melhorar a adaptabilidade das redes neurais em condições dinâmicas.

Hawk e Griffin estabeleceram um novo padrão em processamento de linguagem eficiente.

Examinando o papel da representação em PPO e seu impacto no desempenho do agente.

Uma análise das dificuldades dos Transformers com tarefas de contagem e cópia.

Explora o papel dos mecanismos de atenção em aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem melhora a eficiência de aprendizado em ambientes de aprendizado por reforço.

Investigando como os transformers aprendem e generalizam em tarefas compostas.

Uma nova abordagem ajuda as redes neurais a aprender com dados que mudam sem esquecer o que já aprenderam antes.