凯瑟琳·赫尔曼
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2020年–今天
2024 【c6】 凯瑟琳·赫尔曼 , 侯赛因·莫巴希 , 托马斯·费尔 , 迈克尔·柯蒂斯·莫泽 :
论快捷学习的基础。 ICLR公司 2024 [i8] 安德鲁·凯尔·兰皮宁 , 斯蒂芬妮·C.Y.·陈 , 凯瑟琳·赫尔曼 :
学习的特征表示受到复杂性、学习顺序、位置等因素的影响。 CoRR公司 腹肌/2405.05847 ( 2024 ) [i7] 托马斯·费尔 , 路易斯·贝瑟恩 , 安德鲁·凯尔·兰皮宁 , 托马斯·塞雷 , 凯瑟琳·赫尔曼 :
从复杂性的角度理解视觉特征依赖性。 CoRR公司 abs/2407.06076 ( 2024 ) [i6] 伊琳娜·朱伦卡 , 马库斯·库内什 , 凯文·麦基 , 丹尼尔·吉利克 , 朱绍建 , 萨拉·威尔特伯格 , Shubham Milind Phal公司 , 凯瑟琳·赫尔曼 , 丹尼尔·卡森伯格 , 阿维什卡尔·博普昌德 , 安基特·阿南德 , 米鲁娜·普斯拉尔 , 斯蒂芬妮·陈 , 汪明荃 , Jennifer她 , 帕萨·马哈茂迪 , 阿里亚·莱斯贝克 , 魏仁高 , 安德里亚·胡贝尔 , 布雷特·威尔特郡 , 加尔·埃利丹 , 罗妮·拉宾 , 贾斯敏·鲁比诺维茨 , 阿米特·皮塔鲁 , 麦卡利斯特 , 朱莉娅·威尔考斯基 , 崔光铉 , 罗伊·恩格伯格 , 利丹·哈克蒙 , 阿德瓦·莱文 , 瑞切尔·格里芬 , 迈克尔·西尔斯 , 菲利普酒吧 , 米娅·梅萨尔 , 玛娜·贾布尔 , 阿尔斯兰·乔杜里 , 科恩画廊 , 斯里达尔·蒂亚加拉詹 , 尼尔·莱文 , 本·布朗 , 迪兰·格鲁 , 斯维特兰娜·格兰特 , 雷切尔·哈希姆肖尼 , 劳拉·魏丁格 , 胡洁茹 , 黎明·陈 , 库巴·多利基 , 坎弗·阿克布卢特 , 麦克斯韦·L·比莱斯基 , 劳拉·卡尔普 , 文新东 , 纳赫玛·马查尔 , 凯尔西·范德曼 , 赫马·巴贾吉·米斯拉 , 迈克尔·杜阿 , 莫兰·安巴尔 , 阿维·卡奇瓦鲁 , 桑德拉·莱夫达尔 , 克里斯托弗·萨默菲尔德 , 詹姆斯·安 , 皮尔雷·阿莱克安德烈·卡米恩尼 , 阿布尼特·莫赫迪 , Theofilos Strinopoulous公司 , 安妮·黑尔 , 伟恩·安德森 , 路易斯·科博 , 尼夫·埃夫隆 , 穆克塔·阿南达 , 夏基尔·穆罕默德 , 莫琳·海曼斯 , 邹宾·加拉马尼 , 马提亚斯 , 本·戈梅斯 , 莉拉·易卜拉欣 :
面向教育生成性人工智能的负责任发展:一种评估驱动的方法。 CoRR公司 abs/2407.12687 ( 2024 ) 2023 [c5] 大卫·梅奥 , 泰勒·R·斯科特 , 任梦烨 , Gamaledin Elsayed公司 , 凯瑟琳·赫尔曼 , 马特·琼斯 , 迈克尔·莫泽 :
通过交错进行多任务学习:一项神经网络研究。 CogSci公司 2023 【c4】 马特·琼斯 , 泰勒·R·斯科特 , 任梦烨 , Gamaleldin Fathy Elsayed公司 , 凯瑟琳·赫尔曼 , 大卫·梅奥 , 迈克尔·柯蒂斯·莫泽 :
在时间结构环境中学习。 ICLR公司 2023 【c3】 卢卡斯·穆坦塔勒 , 洛伦斯·林哈特 , 乔纳斯双刀 , 罗伯特·范德梅伦 , 凯瑟琳·赫尔曼 , 安德鲁·兰皮宁 , 西蒙·科恩布利特 :
使用人类相似性判断改进神经网络表示。 NeurIPS公司 2023 [i5] 卢卡斯·穆坦塔勒 , 洛伦茨·林哈特 , 乔纳斯双刀 , 罗伯特·范德梅伦 , 凯瑟琳·赫尔曼 , 安德鲁·兰皮宁 , 西蒙·科恩布利特 :
使用人类相似性判断改进神经网络表示。 CoRR公司 abs/2306.04507 ( 2023 ) [i4] 伊莉亚·苏克洛茨基 , 卢卡斯·穆坦塔勒 , 阿德里安·韦勒 , 彭安迪(Andi Peng) , 安德烈亚·博布 , Been Kim(金) , 布拉德利·C·爱 , 埃林·格兰特 , 贾沙·阿切特伯格 , 约书亚·B·特南鲍姆 , 凯瑟琳·柯林斯 , 凯瑟琳·赫尔曼 , 凯伦·奥克塔 , 克劳斯·格雷夫 , 马丁·赫巴特 , 诺里·雅各比 , 张秋怡 , 拉贾·马尔杰 , 罗伯特·盖罗斯 , Sherol Chen先生 , 西蒙·科恩布利特 , 苏娜亚娜·雷恩 , 塔里亚·孔克尔 , 托马斯·奥康奈尔 , 托马斯·安提纳 , 安德鲁·兰皮宁 , 克劳斯·罗贝特·米勒 , 玛丽亚·托内娃 , 托马斯·格里菲斯 :
在表征对齐上保持一致。 CoRR公司 abs/2310.13018 ( 2023 ) [i3] 凯瑟琳·赫尔曼 , 侯赛因·莫巴希 , 托马斯·费尔 , 迈克尔·莫泽 :
论快捷学习的基础。 CoRR公司 abs/2310.16228 ( 2023 ) 2020 【c2】 凯瑟琳·赫尔曼 , 陈婷(Ting Chen) , 西蒙·科恩布利特 :
卷积神经网络中纹理偏差的起源和流行。 NeurIPS公司 2020 【c1】 凯瑟琳·赫尔曼 , 安德鲁·兰皮宁 :
什么形状特征表示? 探索数据集、架构和培训。 NeurIPS公司 2020 [i2] 凯瑟琳·赫尔曼 , 安德鲁·兰皮宁 :
什么形状特征表示? 探索数据集、架构和培训。 CoRR公司 abs/2006.12433 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [i1] 凯瑟琳·赫尔曼 , 西蒙·科恩布利特 :
探索卷积神经网络中纹理偏差的起源和普遍性。 CoRR公司 腹肌/1911.09071 ( 2019 )