딥러닝
336개 방법.
Deep learning / NLP / CV 223
BERT 기반 분류도메인 적응형 BERT 기반 분류도메인 적응형 합성곱 신경망도메인 적응 확산 모델도메인 적응형 Doc2Vec도메인 적응형 GAN도메인 적응형 GRU도메인 적응형 이미지 분류도메인 적응 인스턴스 분할도메인 적응형 다층 퍼셉트론도메인 적응형 개체명 인식도메인 적응형 NMF 토픽 모델도메인 적응 질의응답도메인 적응 순환 신경망도메인 적응 강화학습도메인 적응형 RoBERTa 기반 분류도메인 적응형 문장 임베딩도메인 적응형 감성 분석도메인 적응 텍스트 요약도메인 적응 트랜스포머도메인 적응형 변이형 오토인코더도메인 적응형 비전 트랜스포머도메인 적응형 Word2Vec설명 가능한 BERT 기반 분류설명 가능한 확산 모델설명 가능한 GAN설명 가능한 그래프 신경망설명 가능한 GRU설명 가능한 이미지 분류설명 가능한 인스턴스 분할설명 가능한 LDA 토픽 모델설명 가능한 LSTM (Explainable LSTM)설명 가능한 다층 퍼셉트론설명 가능한 개체명 인식설명 가능한 NMF 토픽 모델설명 가능한 객체 탐지설명 가능한 질의응답설명 가능한 순환 신경망설명 가능한 강화학습설명 가능한 RoBERTa 기반 분류설명 가능한 시맨틱 분할설명 가능한 문장 임베딩설명 가능한 감성 분석설명 가능한 텍스트 요약설명 가능한 토픽 모델링설명 가능한 트랜스포머설명 가능한 변이형 오토인코더설명 가능한 비전 트랜스포머(Explainable Vision Transformer)BERT 기반 미세조정 분류미세 조정된 합성곱 신경망미세조정 확산 모델미세 조정된 Doc2VecFine-Tuned Generative Adversarial Network미세 조정된 GRU미세 조정된 이미지 분류미세 조정 LDA 토픽 모델파인튜닝된 LSTMFine-Tuned Multilayer Perceptron미세 조정된 개체명 인식Fine-Tuned Question Answering미세 조정된 순환 신경망미세조정 강화학습RoBERTa 기반 미세조정 분류미세 조정된 의미론적 분할미세조정된 문장 임베딩미세 조정 텍스트 요약미세 조정 토픽 모델링파인튜닝 트랜스포머파인튜닝된 변이형 오토인코더미세 조정된 비전 트랜스포머Fine-Tuned Word2VecGated Recurrent Unit (GRU)이미지 분류인스턴스 분할LDA 토픽 모델Long Short-Term Memory (LSTM)다국어 합성곱 신경망다국어 확산 모델다국어 Doc2Vec다국어 GAN다국어 그래프 신경망다국어 GRU다국어 이미지 분류다국어 LSTM다국어 다층 퍼셉트론다국어 질의응답다국어 순환 신경망 (Multilingual Recurrent Neural Network)다국어 강화학습다국어 RoBERTa 기반 분류다국어 의미론적 분할(Multilingual Semantic Segmentation)다국어 문장 임베딩다국어 감성 분석다국어 텍스트 요약다국어 토픽 모델링다국어 트랜스포머다국어 변이형 오토인코더다국어 비전 트랜스포머멀티모달 BERT 기반 분류다중 양식 합성곱 신경망다중 양식 확산 모델Multimodal Doc2Vec멀티모달 GAN다중 양식 그래프 신경망다중 모드 GRU다중 양식 이미지 분류다중 모달 인스턴스 분할Multimodal LDA Topic Model다중 양식 LSTMMultimodal Multilayer Perceptron다중 양식 명사 개체 인식다중 양식 비음수 행렬 분해 주제 모델다중 양식 객체 탐지다중 양식 질의응답Multimodal Recurrent Neural Network다중 양식 강화학습 (Multimodal Reinforcement Learning)다중 모달 RoBERTa 기반 분류다중 양식 의미론적 분할(Multimodal Semantic Segmentation)다중 양식 문장 임베딩다중 양식 텍스트 요약다중 양식 토픽 모델링다중 모달 트랜스포머Multimodal Variational Autoencoder멀티모달 비전 트랜스포머다중모드 워드투벡터NMF 토픽 모델객체 탐지순환 신경망강화학습RoBERTa 기반 분류BERT 기반 자기지도 학습 분류자가 지도 합성곱 신경망자가 지도 확산 모델Self-supervised GAN자기 지도 GRU자기 지도 학습 이미지 분류Self-supervised Instance Segmentation자가 지도 LDA 토픽 모델자기 지도 학습 기반 명명 개체 인식Self-supervised NMF Topic Model자기 지도 학습 기반 객체 탐지자가 지도 질의응답자기 지도 강화 학습Self-supervised RoBERTa-based Classification픽셀 단위의 수동 주석 마스크에 의존하지 않고 이미지의 모든 픽셀에 클래스 레이블을 할당하도록 학습하는 자기 지도 의미론적 분할.자기 지도 학습 문장 임베딩자기 지도 감성 분석자기 지도 토픽 모델링Self-supervised Transformer자기 지도 변분형 오토인코더Self-supervised Vision TransformerSelf-supervised Word2VecSemantic segmentationBERT 기반 준지도 학습 분류준지도학습 합성곱 신경망준지도 학습 확산 모델준지도 Doc2Vec준지도 학습 GAN준지도 학습 그래프 신경망준지도 GRU준지도 학습 이미지 분류준지도 학습 인스턴스 분할준지도학습 LDA 토픽 모델준지도 학습 LSTM준지도형 다층 퍼셉트론준지도 비음수 행렬 분해 (NMF) 토픽 모델준지도 학습 객체 탐지 (Semi-supervised Object Detection)준지도형 질의응답준지도 강화학습준지도 RoBERTa 기반 분류준지도 학습 의미론적 분할준지도 학습 문장 임베딩준지도 학습 감성 분석준지도 학습 텍스트 요약준지도 학습 토픽 모델링준지도 학습 트랜스포머준지도 학습 변이형 오토인코더Semi-supervised Vision Transformer준지도 학습 Word2Vec문장 임베딩토픽 모델링전이 학습 GANVariational Autoencoder를 이용한 전이 학습BERT 기반 전이 학습을 이용한 분류컨볼루션 신경망을 이용한 전이 학습확산 모델을 이용한 전이 학습그래프 신경망을 이용한 전이 학습이미지 분류를 위한 전이 학습인스턴스 분할을 위한 전이 학습LDA 토픽 모델을 이용한 전이 학습LSTM을 이용한 전이 학습개체명 인식(Named Entity Recognition)을 활용한 전이 학습NMF 토픽 모델을 이용한 전이 학습객체 탐지를 위한 전이 학습순환 신경망(Recurrent Neural Network)을 이용한 전이 학습강화학습에서의 전이 학습문장 임베딩을 이용한 전이 학습텍스트 요약에서의 전이 학습토픽 모델링을 이용한 전이 학습Word2Vec을 활용한 전이 학습약한 지도 BERT 기반 분류약한 지도 학습 컨볼루션 신경망약한 지도 확산 모델약지도 GAN약한 지도 학습 그래프 신경망약지도 GRU약한 지도 학습 이미지 분류약지도 인스턴스 분할약지도 LDA 토픽 모델약지도 학습 LSTM약한 지도 다층 퍼셉트론약지도 객체 탐지약지도 질문 응답약한 지도 순환 신경망약한 지도 강화학습약한 지도 RoBERTa 기반 분류약한 지도 의미론적 분할약한 지도 하의 문장 임베딩약한 지도 학습 텍스트 요약약한 지도 토픽 모델링약지도 트랜스포머약지도 변분 오토인코더약지도 학습 비전 트랜스포머약한 지도 학습 Word2Vec
Ml-model 55
AlexNet어텐션 메커니즘오토인코더배치 정규화BERT 미세 조정양방향 RNN캡슐 네트워크CLIPCNN 이미지 분류합성곱 신경망 (분류)딥 강화학습DeepARDenseNet확산 모델확장된 CNN드롭아웃EfficientNetFaster R-CNNFastTextFully Convolutional Network (FCN)생성적 적대 신경망GPT 파인튜닝그래프 어텐션 네트워크그래프 컨볼루션 신경망 (GCN)그래프 신경망Gated Recurrent Unit (GRU)Informer지식 증류Longformer / BigBirdLoRA 및 PEFTLSTM전문가 혼합다층 퍼셉트론 (MLP)N-BEATSN-HiTS신경망 구조 탐색신경망 상미분방정식 (Neural ODE)신경망 스타일 변환PatchTSTResNet (Residual Network)ResNeXt점수 기반 생성 모델다중 헤드 셀프 어텐션순차열 대 순차열 모델모멘텀 SGD / Adam 옵티마이저T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)Temporal Fusion TransformerTextCNN트랜스포머 (자연어 처리)U-NetVariational AutoencoderVGGNet (Very Deep Convolutional Networks)Vision Transformer시각적 대조 학습YOLO (You Only Look Once)
Time-series forecasting 26
Autoformer: 장기 시계열 예측을 위한 분해 트랜스포머Chronos: 시계열 예측을 위한 토큰화된 파운데이션 모델Crossformer: 다변량 시계열 예측을 위한 교차 차원 종속성 트랜스포머DLinear: 시계열 예측을 위한 분해 선형 모델ETSformer: 지수 평활 트랜스포머를 이용한 시계열 예측FEDformer: 주파수 강화 분해 트랜스포머FiLM: 주파수 개선 르장드르 메모리 모델FreTS: 시계열 예측을 위한 주파수 영역 MLPiTransformer: 다변량 시계열 예측을 위한 역변환기Koopa: 비정상 시계열을 위한 Koopman 예측기LightTS: 다변량 시계열 예측을 위한 경량 샘플링 기반 MLPMICN: 장기 시계열 예측을 위한 다중 스케일 등척성 컨볼루션 네트워크Moirai: 범용 시계열 예측 트랜스포머Non-stationary TransformerPyraformer: 장기 시계열 예측을 위한 피라미드형 어텐션 트랜스포머Reformer: The Efficient Transformer for Long SequencesSCINet: 시계열 예측을 위한 샘플 컨볼루션 및 상호작용 네트워크SegRNN: 장기 시계열 예측을 위한 세그먼트 순환 신경망Sundial: 생성 시계열 파운데이션 모델TiDE: Time-series Dense EncoderTime-MoE: 시계열 예측을 위한 혼합 전문가 기반 기초 모델TimeMixer: 시계열 예측을 위한 분해 가능한 다중 스케일 혼합TimesFM: 시계열 예측을 위한 디코더 전용 파운데이션 모델TimesNet: 시계열을 위한 시간적 2D-변동성 모델링TiRex: xLSTM을 활용한 제로샷 시계열 예측TSMixer: 시계열 예측을 위한 완전 MLP 아키텍처