Mateusz Sieniawski

Mateusz specjalizuje się w optymalizacji modeli głębokiego uczenia. Dzięki doświadczeniu w badaniach nad wyszukiwaniem architektury neuronowej, znacząco przyczynił się do zwiększenia wydajności i wydajności sieci neuronowych. Obecne zainteresowania Mateusza obejmują optymalizację modeli algorytmicznych i modele dyfuzyjne - obszary, w których wciąż przesuwa granice tego, co jest możliwe w głębokim uczeniu się.