#表征学习

LEACE (LEAst-squares Concept Erasure) 是一种创新的概念擦除算法，通过闭式解方法有效阻止线性分类器检测特定概念，同时最小化对数据表征的影响。该方法可应用于增强模型公平性和可解释性，例如消除性别或种族等敏感特征的影响。项目提供简单易用的Python包，支持批量和流式数据处理，适合处理大规模数据集。LEACE在保证效率的同时，为AI模型的偏见消除和特征解释提供了有力支持。

本项目收集了多模态强化学习(MMRL)领域的前沿研究论文和资源。内容涵盖视觉、语言及其结合的MMRL方法,包括ICLR、NeurIPS、ICML等顶级会议论文,以及预训练、表征学习、视觉推理等热点主题。项目持续追踪最新进展,为MMRL研究提供全面参考。

Bethge Lab是图宾根大学的人工智能研究团队，专注于神经科学与机器学习的交叉领域研究。实验室开发神经数据分析的机器学习工具，从大脑获取灵感解决机器学习问题。研究方向包括表征学习、概率推理、生成建模、行为和神经数据分析。同时参与AI创业和社会影响项目，如组织人工智能竞赛和支持儿童编程教育。