CLIP — Kontrastīvā valodas un attēlu iepriekšapmācība
CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining) ir redzes un valodas modelis, ko 2021. gadā ieviesa Radford et al. no OpenAI. Tas kopīgi apgūst saskaņotus attēlu un teksta attēlojumus, apmācoties ar 400 miljoniem no interneta iegūtu attēlu-teksta pāru, izmantojot kontrastīvu mērķi, kas nodrošina nulles-šāviena (zero-shot) pārnesi uz attēlu klasifikācijas uzdevumiem bez jebkādas uzdevumam specifiskas precizēšanas.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- Radford, A., Kim, J. W., Hallacy, C., Ramesh, A., Goh, G., Agarwal, S., Sastry, G., Askell, A., Mishkin, P., Clark, J., Krueger, G., & Sutskever, I. (2021). Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision. Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning, PMLR 139, 8748–8763. link ↗
- Radford, A., et al. (2021). Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision. arXiv:2103.00020. link ↗
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03561-3
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Contrastive Language-Image Pretraining. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/deep-learning/clip
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- ResNet (Atliekošais tīkls)Dziļā mācīšanās↔ compare
- Vision TransformerDziļā mācīšanās↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →