Arquiteturas e treinamento
124 métodos nesta família.
Em destaque
Treinamento AdversarialAdversarial Training is a robust optimization procedure for deep neural networks in which the model is trained not on clean data alone but on worst-case perturbed inputs crafted duAlexNetAlexNet is a deep convolutional neural network (CNN) introduced by Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, and Geoffrey Hinton in 2012. It won the ImageNet Large Scale Visual Recognition Normalização por LoteBatch Normalization is a training technique introduced by Sergey Ioffe and Christian Szegedy in 2015 that normalizes the pre-activation outputs of each layer using the mean and varCapsule NetworkA Capsule Network (CapsNet) is a deep learning architecture introduced by Sara Sabour, Nicholas Frosst and Geoffrey Hinton in 2017 that organises neurons as vectors (capsules) rathRede Neural Convolucional (Classificação)A Convolutional Neural Network (CNN) is a deep learning model, established by LeCun and colleagues in 1998, that learns local patterns directly from images and structured data to cAprendizagem CurricularCurriculum Learning is a training strategy for machine learning models, introduced by Bengio et al. in 2009, in which training examples are presented in a meaningful order—typicall
Percurso de leitura
Os métodos fundamentais mais referenciados deste tópico, pela ordem em que foram desenvolvidos — um ponto de partida se está a começar agora.
Todos os métodos 124
Treinamento AdversarialAlexNetNormalização por LoteCapsule NetworkRede Neural Convolucional (Classificação)Aprendizagem CurricularAumento de DadosRede de Crenças Profundas (DBN)Aprendizado por Reforço ProfundoDenseNetCNN DilatadaDLinear: Modelo Linear de Decomposição para Previsão de Séries TemporaisRede neural convolucional adaptativa ao domínioDoc2Vec Adaptativo a DomínioSegmentação de Instâncias Adaptativa a DomíniosPerceptron Multicamada Adaptativo a DomínioQuestion Answering Adaptado ao DomínioAprendizagem por Reforço Adaptativa a DomínioSumarização de Texto Adaptada ao DomínioDropoutRede de Estado de EcoEfficientNetRede Neural de Grafos ExplicávelSegmentação Explicável de InstânciasQuestion Answering ExplicávelAprendizagem por Reforço ExplicávelEmbeddings Explicáveis de SentençasSumarização de Texto ExplicávelFaster R-CNNFiLM: Modelo de Memória de Legendre com Frequência AprimoradaRede neural convolucional ajustada finamenteFine-Tuned Doc2VecPerceptron Multicamada Ajustado FinamenteAprendizado por Reforço Ajustado (Fine-Tuned Reinforcement Learning)FreTS: MLPs no Domínio da Frequência para Previsão de Séries TemporaisRede Convolucional de Grafos (GCN)Rede Neural de GrafosInception Network (GoogLeNet)Segmentação de InstânciaDestilação de ConhecimentoRedes Kolmogorov-ArnoldKoopa: Preditores de Koopman para Séries Temporais Não EstacionáriasLightTSLoRA e PEFTMamba (Modelo de Espaço de Estados)MICNMistura de EspecialistasMobileNetPerceptron Multicamada (MLP)Rede Neural Convolucional MultilíngueDoc2Vec MultilíngueRede Neural Gráfica MultilínguePerceptron Multicamadas MultilíngueResposta a Perguntas MultilínguesAprendizagem por Reforço MultilíngueEmbeddings de Sentenças MultilínguesRede Neural Convolucional MultimodalMultimodal Doc2VecRede Neural de Grafos MultimodalSegmentação de Instância MultimodalPerceptron Multicamadas MultimodalResposta a Perguntas MultimodaisAprendizagem por Reforço MultimodalEmbeddings Multimodais de FrasesSumarização de Texto MultimodalAprendizado Multi-TarefaN-BEATSN-BEATSxN-HiTSNEAT: Neuroevolução de Topologias CrescentesBusca de Arquitetura NeuralODE NeuronalNeural Radiance Fields (NeRF)Transferência de Estilo NeuralFluxos NormalizadosAprendizagem por ReforçoResNet (Rede Residual)ResNeXtMáquina de Boltzmann Restrita (RBM)SCINetModelo Segment AnythingRede neural convolucional autossupervisionadaSegmentação de Instâncias Auto-supervisionadaQuestion Answering AutossupervisionadoAprendizagem por Reforço AutossupervisionadaEmbeddings de Sentenças Auto-supervisionadosRede Neural Convolucional Semi-supervisionadaDoc2Vec Semi-supervisionadoRede Neural de Grafo SemissupervisionadaSegmentação de Instância Semi-supervisionadaPerceptron Multicamadas SemissupervisionadoQuestion Answering Semi-supervisionadoAprendizado por Reforço Semi-supervisionadoEmbeddings de Sentenças Semi-supervisionadosSumarização de Texto Semi-supervisionadaSGD com Momentum / Otimizador AdamRede neural siamesaSimCLRRedes Neurais Convolucionais Espaço-Temporais em GrafosSundial: Modelos Fundacionais Generativos de Séries TemporaisTextCNNTiDE: Time-series Dense EncoderTimeMixer: Mistura Multiescala Decomponível para Previsão de Séries TemporaisTimesFMTimesNet: Modelagem de Variação Temporal 2D para Séries TemporaisTransfer Learning com Redes Neurais ConvolucionaisAprendizagem por Transferência com Redes Neurais GrafosTransfer learning com segmentação de instânciasTransfer Learning com Aprendizado por ReforçoTransfer Learning com Sumarização de TextoAprendizagem por Transferência com Word2VecTSMixer: Arquitetura Totalmente MLP para Previsão de Séries TemporaisU-NetVGGNet (Redes Convolucionais Muito Profundas)Vision MambaAprendizagem Contrastiva VisualRede neural convolucional fracamente supervisionadaRede Neural em Grafos Fracamente SupervisionadaSegmentação de Instâncias Fracamente SupervisionadaPerceptron Multicamadas Fracamente SupervisionadoResposta a Perguntas com Supervisão FracaAprendizado por Reforço Fracamente SupervisionadoEmbeddings de Frases Fracamente SupervisionadasSumarização de Texto Fracamente Supervisionada