Zobrazeno 1 - 10
of 25
pro vyhledávání: '"Jain, Shailee"'
A generative framework to bridge data-driven models and scientific theories in language neuroscience
Autor:
Antonello, Richard, Singh, Chandan, Jain, Shailee, Hsu, Aliyah, Gao, Jianfeng, Yu, Bin, Huth, Alexander
Representations from large language models are highly effective at predicting BOLD fMRI responses to language stimuli. However, these representations are largely opaque: it is unclear what features of the language stimulus drive the response in each
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.00812
Autor:
Singh, Chandan, Hsu, Aliyah R., Antonello, Richard, Jain, Shailee, Huth, Alexander G., Yu, Bin, Gao, Jianfeng
Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable prediction performance for a growing array of tasks. However, their rapid proliferation and increasing opaqueness have created a growing need for interpretability. Here, we ask whether we can
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2305.09863
Self-supervised language models are very effective at predicting high-level cortical responses during language comprehension. However, the best current models of lower-level auditory processing in the human brain rely on either hand-constructed acous
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2205.14252
Autor:
Kulkarni, Sayali, Jain, Shailee, Hosseini, Mohammad Javad, Baldridge, Jason, Ie, Eugene, Zhang, Li
We present a multi-level geocoding model (MLG) that learns to associate texts to geographic locations. The Earth's surface is represented using space-filling curves that decompose the sphere into a hierarchy of similarly sized, non-overlapping cells.
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2008.09236
Autor:
Turek, Javier S., Jain, Shailee, Vo, Vy, Capota, Mihai, Huth, Alexander G., Willke, Theodore L.
Recent work has shown that topological enhancements to recurrent neural networks (RNNs) can increase their expressiveness and representational capacity. Two popular enhancements are stacked RNNs, which increases the capacity for learning non-linear f
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1909.00021
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Jain, Shailee1, Upadhyay, Tarun1 tarun_bioinfo@yahoo.co.in
Publikováno v:
Bio Science Research Bulletin-Biological Sciences. Jul-Dec2017, Vol. 33 Issue 2, p63-84. 22p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.