Järjestus- ja generatiivsed mudelid

103 meetodit selles perekonnas.

Esiletõstetud

Tähelepanu mehhanismThe attention mechanism, introduced by Bahdanau, Cho and Bengio in 2015 and refined by Luong, Pham and Manning the same year, lets a sequence decoder dynamically learn which of the AutoencoderAn autoencoder is an encoder-decoder neural network, popularised by Hinton and Salakhutdinov in 2006, that compresses data into a low-dimensional latent code and then reconstructs Kahesuunaline RNNA Bidirectional RNN, introduced by Schuster and Paliwal in 1997, processes a sequence in both forward and backward directions so that every position has access to its full surround CrossformerCrossformer is a Transformer-based architecture for multivariate time series forecasting, introduced by Yunhao Zhang and Junchi Yan at ICLR 2023. Unlike earlier Transformer variant CycleGAN: piltide tõlkimine paarideta andmetega tsüklilise konsistentsi abilCycleGAN, introduced by Zhu et al. at ICCV 2017, learns to translate images between two visual domains without requiring paired training examples. It trains two generators and two DeepARDeepAR is Amazon's industrial forecasting model, introduced by Salinas, Flunkert and Gasthaus (2017; published 2020), that uses an autoregressive recurrent neural network to estima

Reading path

This topic's most-referenced foundational methods, in the order they were developed — a place to start if you're new here.

Korduv närvivõrk1986–1990by Rumelhart, D. E.; Elman, J. L.
Long Short-Term Memory (LSTM)1997by Hochreiter, S. & Schmidhuber, J.
Gated Recurrent Unit (GRU)2014by Cho, K., van Merrienboer, B., Gulcehre, C., Bahdanau, D., Bougares, F., Schwenk, H., & Bengio, Y.
Generatiivne võistlev võrk2014by Goodfellow, I. et al.
Variational Autoencoder2014by Kingma, D. P. & Welling, M.
Fine-Tuned Transformer2017–2019by Vaswani et al. (architecture); fine-tuning paradigm popularised by Howard & Ruder, Devlin et al.
Multimodaalne Transformer2019–2021by Lu et al. (ViLBERT); Radford et al. (CLIP)
Vision Transformer2021by Dosovitskiy, A. et al.

all methods on this shelf ↓

Kõik meetodid 103

Tähelepanu mehhanism Autoencoder Kahesuunaline RNN Crossformer CycleGAN: piltide tõlkimine paarideta andmetega tsüklilise konsistentsi abil DeepAR Difusioonimudel Domeeni-adaptiivne difusioonimudel Domeeni-adaptiivne GAN Domain-Adaptive GRU Domeeniadaptiivne rekurrentne närvivõrk Domeeni-kohandatud lausendusendid Domain-Adaptive Transformer Domeenipõhine kohanduv varieeruv autoenkooder Domeeni-adaptiivne Vision Transformer Seletatav difusioonimudel Selgitatav GAN Selgitatav GRU Explainable LSTM Selgitatav rekurrentne neurovõrk Selgitatav Transformer Selgitatav muutuv autoenkooder FEDformer: sagedustõhustatud dekomponeeritud Transformer Peenhäälestatud difusioonimudelit Peenreguleeritud generatiivsed vastasseadmed Peenhäälestatud GRU Fine-Tuned LSTM Peenhäälestatud rekurrentne närvivõrk Peenreguleeritud tekstikokkuvõte Fine-Tuned Transformer Häälestatud variatsioonautoenkooder Häälestatud nägemistransformaator Gated Recurrent Unit (GRU)Generatiivne võistlev võrk Graafiline tähelepanuvõrk Gated Recurrent Unit (GRU)Informer iTransformer Latentsed difusioonimudelid Long Short-Term Memory (LSTM)Longformer / BigBird LSTM Maskeeritud autoenkoodrid Moirai: universaalne ajasarjade prognoosimise Transformer Mitmekeelne difusioonimudel Mitmekeelne GAN Multilingual GRU Mitmekeelne LSTM Mitmekeelne rekurrentne närvivõrk Mitmekeelne teksti summeerimine Mitmekeelne varieeruv autoenkooder Mitmekeelne visioonitransformaator Multimodaalne difusioonimudel Multimodaalne GAN Multimodaalne GRU Multimodal LSTM Multimodaalne rekurrentne närvivõrk Multimodaalne Transformer Multimodaalne varieeruv autoenkooder Multimodaalne Visioonitransformaator Mittestatsionaarne Transformer PatchTST Pyraformer Korduv närvivõrk Reformer: tõhus Transformer pikkade jada jaoks Skooripõhine generatiivne mudel SegRNN: Segment Recurrent Neural Network pikaajaliseks aegridade ennustamiseks Mitmepealine enesetähelepanu Enesekontrollitud difusioonimudel Eneseteadlik GAN Enesijuhtiv GRU Isejuhendatud Transformer Self-supervised Variational Autoencoder Eneseliseeritud nägemistransformaator Pooltuvastusega difusioonimudel Pooltugevdatud GAN Poolitatud GRU Poolitatud LSTM Poolitatud Transformer Poolitatud automaatne kodeerija (Semi-supervised Variational Autoencoder)Poolitud järelevalvega nägemustransformaator Jadast-jada mudel Swin Transformer T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)Ajaline sidustransformaator Time-MoE: Mixture-of-Experts ajapõhine sihtmudel TiRex: null-võttega aegridade prognoosimine xLSTM-iga Ülekandeõppe GAN Ülekandeõpe variatsioonautoenkoodriga Ülekandeõpe difusioonimudeliga Transfer Learning with LSTM Ülekandmisõpe rekurrentse närvivõrguga Variational Autoencoder Vision Transformer Wasserstein GAN (WGAN)Nõrgalt juhendatud difusioonimudel Nõrgalt juhendatud GAN Nõrgalt juhendatud GRU Nõrgalt juhendatud LSTM Nõrgalt juhendatud rekurrentne närvivõrk Nõrgalt juhendatud Transformer Nõrgalt juhendatud variatsiooniline autoenkooder Nõrgalt juhendatud visioonitransformaator

Veel rubriigis Süvaõpe

Arhitektuurid ja treenimine 124