( en | de | ru )

 

Disambiguierung von "Bhattamishra, Satwik"

Autor der Publikation

KopierenLöschenDiese Publikation zur Ablage hinzufügen
On the Practical Ability of Recurrent Neural Networks to Recognize Hierarchical Languages.

, , und . COLING, Seite 1481-1494. International Committee on Computational Linguistics, (2020)

Bitte wählen Sie eine Person um die Publikation zuzuordnen

Um zwischen Personen mit demselben Namen zu unterscheiden, wird der akademische Grad und der Titel einer wichtigen Publikation angezeigt. Zudem lassen sich über den Button neben dem Namen einige der Person bereits zugeordnete Publikationen anzeigen.

Keine Personen gefunden für den Autorennamen Bhattamishra, Satwik
Eine Person hinzufügen mit dem Namen Bhattamishra, Satwik
 

Weitere Publikationen von Autoren mit dem selben Namen

On the Computational Power of Transformers and Its Implications in Sequence Modeling., , und . CoNLL, Seite 455-475. Association for Computational Linguistics, (2020)Submodular Optimization-based Diverse Paraphrasing and its Effectiveness in Data Augmentation., , , und . NAACL-HLT (1), Seite 3609-3619. Association for Computational Linguistics, (2019)Unsung Challenges of Building and Deploying Language Technologies for Low Resource Language Communities., , , , , , , , , und . CoRR, (2019)Understanding In-Context Learning in Transformers and LLMs by Learning to Learn Discrete Functions., , , und . ICLR, OpenReview.net, (2024)On the Practical Ability of Recurrent Neural Networks to Recognize Hierarchical Languages., , und . COLING, Seite 1481-1494. International Committee on Computational Linguistics, (2020)Simplicity Bias in Transformers and their Ability to Learn Sparse Boolean Functions., , , und . ACL (1), Seite 5767-5791. Association for Computational Linguistics, (2023)Separations in the Representational Capabilities of Transformers and Recurrent Architectures., , , und . CoRR, (2024)On the Ability and Limitations of Transformers to Recognize Formal Languages., , und . EMNLP (1), Seite 7096-7116. Association for Computational Linguistics, (2020)Understanding In-Context Learning in Transformers and LLMs by Learning to Learn Discrete Functions., , , und . CoRR, (2023)Are NLP Models really able to Solve Simple Math Word Problems?, , und . NAACL-HLT, Seite 2080-2094. Association for Computational Linguistics, (2021)