Modelet sekuenciale dhe gjeneruese

103 metoda në këtë familje.

Të veçuara

Mekanizmi i vëmendjesThe 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 RNN-i BidireksionalA 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: Përkthim i imazheve pa çifte me konsistencë cikliCycleGAN, 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

Rruga e leximit

Metodat themelore më të referuara të kësaj teme, sipas renditjes në të cilën u zhvilluan — një vend nga ku të nisni nëse jeni i ri këtu.

Rrjeti Nervor Rekurent1986–1990nga Rumelhart, D. E.; Elman, J. L.
Long Short-Term Memory (LSTM)1997nga Hochreiter, S. & Schmidhuber, J.
Njësia Rekurrente me Porta (GRU)2014nga Cho, K., van Merrienboer, B., Gulcehre, C., Bahdanau, D., Bougares, F., Schwenk, H., & Bengio, Y.
Rrjeti kundërshtar gjenerues2014nga Goodfellow, I. et al.
Autoenkoderi Varioacional2014nga Kingma, D. P. & Welling, M.
Transformues i akorduar imët2017–2019nga Vaswani et al. (architecture); fine-tuning paradigm popularised by Howard & Ruder, Devlin et al.
Transformator Multimodal2019–2021nga Lu et al. (ViLBERT); Radford et al. (CLIP)
Vision Transformer2021nga Dosovitskiy, A. et al.

të gjitha metodat në këtë raft ↓

Të gjitha metodat 103

Mekanizmi i vëmendjes Autoencoder RNN-i Bidireksional Crossformer CycleGAN: Përkthim i imazheve pa çifte me konsistencë cikli DeepAR Model difuzioni Model Difuzioni Ad-Hoc Domëni GAN-i i Adaptueshëm ndaj Domenit GRU i Adaptuar ndaj Domenit Rrjeti nervor rekurrent i përshtatshëm për domenin Embërtimet e frazave të përshtatura sipas domenit Transformer i Përshtatshëm për Domene Autoenkoder Variacional i Adaptueshëm ndaj Domenit Vision Transformer i Përshtatshëm për Domene (DA-ViT)Model Difuzioni i Shpjegueshëm GAN e Shpjegueshme GRU Shpjegues LSTM e Shpjegueshme Rrjeti Nervor Rekurent i Shpjegueshëm Transformer i Shpjegueshëm Variacion Autoencoder i Shpjegueshëm FEDformer: Transformer me Frekuencë të Përforcuar dhe Të DeKompozuar Model difuzioni i "akorduar imët"Rrjet kundërshtar gjenerues i akorduar imët GRU i Përshtatur LSTM e Përshtatur Rrjeti i Tretur i Rregulluar me Përsosje (Fine-Tuned Recurrent Neural Network)Përmbledhje e tekstit e akorduar imët Transformues i akorduar imët Variacion Autoencoder i Rregulluar me Përsosje Vision Transformer i Përshtatur (Fine-Tuned Vision Transformer)Njësia Rekurrente me Porta (GRU)Rrjeti kundërshtar gjenerues Rrjeti me Vëmendje Grafike Njësia e përsëritur e portës (GRU)Informer iTransformer Modelet Difuzive Latente Long Short-Term Memory (LSTM)Longformer / BigBird LSTM Auto-koduesit e maskuar Moirai: Universal Transformer për Parashikimin e Serive Kohore Model Diffusioni Multilingue GAN Multilingual GRU Multilingual LSTM shumëgjuhësh Rrjeti Neurale Rekurent Multilingual Përmbledhja Multilinguale e Tekstit Varianti Auto-regresiv Multilingual Transformeri vizual multilingua Modeli Difuzues Multimodal GAN Multimodale GRU Multimodal LSTM Multimodale Rrjeti Neurale Rekurent Multimodal Transformator Multimodal Autoenkoder Variacional Multimodal Transformer Vizioni Multimodal Transformator jo-stacionar PatchTST Pyraformer Rrjeti Nervor Rekurent Reformer: Transformer efikas për sekuenca të gjata Model gjenerativ i bazuar në pikë (Score-Based Generative Model)SegRNN: Rrkurrente Rrjeti Neurale për Parashikimin Afatgjatë të Serive Kohore Vetë-vëmendja me shumë koka Modeli difuziv vetë-mbikëqyrës Self-supervised GAN GRU i vetë-mbikëqyrur Transformer vetë-i-mbikëqyrur Variational Autoencoder vetë-mbikëqyrur Vision Transformer i vetë-mbikëqyrur Modeli i Difuzionit Gjysmë i Mbikëqyrur GAN gjysmë-e-mbikëqyrur GRU gjysmë-e-mbikëqyrur LSTM gjysmë-mbikëqyrëse Transformuesi gjysmë i mbikëqyrur Variacion Auto-kodues gjysmë-mbikëqyrës Vision Transformer gjysmë-i mbikëqyrur Modeli sekuencë-për-sekuencë Swin Transformer T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)Transformuesi i Shkrirjes Temporale Time-MoE: Modeli themelor për seritë kohore me përzierje ekspertësh TiRex: Parashikimi i Serive Kohore Zero-Shot me xLSTM Transfer Learning GAN Mësimi me Transferim me Auto-kodues Varioacional Mësimi me Transferim me Model Difuzion Transfer Learning me LSTM Mësimi me Transferim me Rrjet Neural Rekurent Autoenkoderi Varioacional Vision Transformer GAN Wasserstein (WGAN)Model difuzioni me mbikëqyrje të dobët GAN me mbikëqyrje të dobët GRU i Dobët i Mbikëqyrur LSTM me Mbikëqyrje të Dobët Rrjeti nervor rekurrent me mbikëqyrje të dobët Transformer me mbikëqyrje të dobët Variational Autoencoder me mbikëqyrje të dobët Transformues Vizual me Mbikëqyrje të Dobët

Më shumë në Mësimi i thellë

Arkitekturat dhe trajnimi 124