Islem Rekik 교수 연구 프로필
임페리얼 칼리지 런던 · 컴퓨터학과
소개
임페리얼 칼리지 런던 컴퓨터학과 소속 Islem Rekik 교수의 등록된 연구 분야는 Machine learning, deep learning, predictive intelligence in medicine, network neuroscience입니다.
연구 키워드
최근 논문
- GNN-CB: A Graph Neural Network Competition Benchmark for Human and LLM Evaluation프리프린트arXiv (Cornell University) · 10월 4일
- Knowledge distillation in medical imaging: A comprehensive survey of trends, challenges, and opportunitiesInformation Fusion · 9월 27일
OpenAlex 기준 · 저자 소속이 이 대학으로 확인된 논문이에요
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유니버시티 칼리지 런던 · 컴퓨터과학과
iSDFT: Information-Proximal Self-Distillation for Continual Learning in LLMs프리프린트arXiv (Cornell University) · 9월 21일겹치는 주제: Domain Adaptation and Few-Shot Learning
Yarin Gal 교수 연구실
옥스퍼드 대학교 · 컴퓨터과학과
Learning Dynamics of Continual Learning: A Unified View of Data Attribution, Forgetting, and Plasticity Loss프리프린트arXiv (Cornell University) · 9월 27일겹치는 주제: Domain Adaptation and Few-Shot Learning
Michael Bronstein 교수 연구실
옥스퍼드 대학교 · 컴퓨터과학과
Interfaces and Modules: A Scalable Representation for Weight-Space Learning across Architectures새 논문프리프린트arXiv (Cornell University) · 10월 15일겹치는 주제: Advanced Neural Network Applications
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