Архитектуры и обучение
124 — методы этого семейства.
Избранное
Состязательное обучениеAdversarial 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 Пакетная нормализацияBatch 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 varКапсульная сетьA 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) rathСверточная нейронная сеть (классификация)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 cОбучение по учебному плануCurriculum 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
План чтения
Наиболее цитируемые фундаментальные методы этой темы в порядке их появления — отправная точка, если вы здесь впервые.
Все методы 124
Состязательное обучениеAlexNetПакетная нормализацияКапсульная сетьСверточная нейронная сеть (классификация)Обучение по учебному плануАугментация данныхСеть глубокого доверия (DBN)Глубокое обучение с подкреплениемDenseNetСверточная нейронная сеть с дилатациейDLinearАдаптивная к домену сверточная нейронная сетьDoc2Vec с адаптацией к доменуDomain-adaptive Instance SegmentationМногослойный персептрон с адаптацией к доменуАдаптация к предметной области для ответов на вопросыАдаптивное обучение с подкреплением в условиях смены доменаАдаптация к домену при автоматическом реферировании текстовDropoutСеть эхо-состояний (Echo State Network, ESN)EfficientNetОбъяснимые графовые нейронные сетиОбъяснимое сегментирование экземпляровОбъясняемый поиск ответовОбъяснимое обучение с подкреплениемОбъяснимые встраивания предложенийОбъяснимое резюмирование текстовFaster R-CNNFiLM: Модель памяти Лежандра с улучшенной частотной характеристикойДообученная (fine-tuned) свёрточная нейронная сетьFine-Tuned Doc2VecДообученная многослойная перцептронная сетьДообученное обучение с подкреплениемFreTSГрафовая свёрточная сеть (GCN)Графовая нейронная сетьInception Network (GoogLeNet)Сегментация экземпляровДистилляция знанийСети Колмогорова-АрнольдаKoopa: Предикторы Купмана для нестационарных временных рядовLightTSLoRA и PEFTMamba (модель на основе пространств состояний)MICNСмесь экспертовMobileNet: Эффективные свёрточные нейронные сети для мобильного зренияМногослойный перцептрон (MLP)Многоязычная свёрточная нейронная сеть[UNTRANSLATED]Многоязычная графовая нейронная сетьМногоязычный многослойный перцептронМногоязычные ответы на вопросыМногоязычное обучение с подкреплениемМногоязычные вложения предложенийМультимодальная сверточная нейронная сетьМультимодальный Doc2VecМультимодальная графовая нейронная сетьМультимодальная сегментация экземпляровМультимодальный многослойный перцептронМультимодальный ответ на вопросыМультимодальное обучение с подкреплениемМультимодальные вложения предложенийМультимодальное реферирование текстовМультизадачное обучениеN-BEATSN-BEATSxN-HiTSNEAT: Нейроэволюция дополняющих топологийНейросетевой поиск архитектурНейронные ОДУ (Neural ODE)Нейронные поля излучения (NeRF)Нейросетевая передача стиляНормализующие потокиОбучение с подкреплениемResNet (Остаточная сеть)ResNeXtОграниченная машина Больцмана (RBM)SCINetСегментационная модель «Сегментируй всё»Self-supervised convolutional neural networkСамообучающаяся сегментация экземпляровСамообучаемая система ответов на вопросыСамообучающееся обучение с подкреплениемСамоконтролируемые эмбеддинги предложенийПолу-контролируемая свёрточная нейронная сетьПолуавтоматический Doc2VecSemi-supervised Graph Neural NetworkПолуавтоматическая сегментация экземпляровМногослойный перцептрон с частичной разметкойПолуавтоматическое ответы на вопросыОбучение с подкреплением с частичным привлечением учителяПолучение полуобучаемых векторных представлений предложенийРеферирование текстов с частичной разметкойSGD с моментумом / Оптимизатор AdamНейронная сеть «Сиамская»SimCLRПространственно-временные графовые свёрточные сетиSundial: генеративные фундаментальные модели временных рядовTextCNNTiDE: Плотный кодировщик временных рядовTimeMixerTimesFM: Модель-фундамент только с декодером для прогнозирования временных рядовTimesNet: Моделирование временных двумерных вариаций для временных рядовTransfer Learning with Convolutional Neural NetworkТрансферное обучение с использованием графовых нейронных сетейТрансферное обучение с сегментацией экземпляровОбучение с переносом и обучение с подкреплениемTransfer Learning with Text SummarizationТрансферное обучение с Word2VecTSMixerU-NetVGGNet (сверхглубокие свёрточные сети)Vision MambaВизуальное контрастивное обучениеСлабоконтролируемая свёрточная нейронная сетьСлабо контролируемая графовая нейронная сетьСлабо контролируемая сегментация экземпляровМногослойный перцептрон со слабым контролемСлабо контролируемое извлечение ответов на вопросыСлабо контролируемое обучение с подкреплениемWeakly supervised sentence embeddingsСлабо контролируемое реферирование текстов