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In der Welt des Deep Learning stellen Modelle, die auf sensiblen Daten trainiert wurden, ein erhebliches Risiko dar: Angreifer könnten aus…

Ein neues arXiv‑Veröffentlichung beleuchtet die Wechselwirkung zwischen adversarialer Robustheit und der Fähigkeit eines Modells, unter Dat…

In den letzten Jahren hat sich die Entwicklung von tabellarischen Basismodellen (TFMs) rasant beschleunigt. Diese Modelle zeigen ein starke…

Neurale Netzwerke sind seit langem anfällig für gezielte Störungen, sogenannte adversariale Angriffe, die winzige, aber wirkungsvolle Einga…

Ein neuer Beitrag auf arXiv präsentiert eine moderne Umsetzung der mittelalterlichen Ars combinatoria von Ramon Llull. Das Ziel ist es, ein…

Die Klassifikation von Zeitreihen soll nicht nur Muster erkennen, sondern auch robuste, invariant­e Repräsentationen liefern. In der Praxis…

Forscher haben einen innovativen Ansatz vorgestellt, der es ermöglicht, neuronale Netzwerkgewichte direkt aus natürlichen Sprachbeschreibun…