Архітектури та навчання
124 — методи цієї родини.
Вибране
Змагальне навчанняAdversarial 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 Нормалізація батчаBatch 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 varКапсульна мережаA 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) rathЗгорткова нейронна мережа (класифікація)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 cНавчання за навчальним планомCurriculum 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
Маршрут читання
Найчастіше цитовані фундаментальні методи цієї теми, у порядку їх розвитку — місце для початку, якщо ви тут уперше.
Усі методи 124
Змагальне навчанняAlexNetНормалізація батчаКапсульна мережаЗгорткова нейронна мережа (класифікація)Навчання за навчальним планомАугментація данихГлибока мережа переконань (Deep Belief Network, DBN)Глибоке навчання з підкріпленнямDenseNetЗгорнута згорткова мережа із розширеннямDLinear: Модель лінійного розкладу для прогнозування часових рядівЗго́рнута нейро́нна мере́жа з адаптацією до доменуАдаптація Doc2Vec до доменуАдаптивна до домену сегментація екземплярівБагатошаровий перцептрон з адаптацією до доменуАдаптація до домену для відповідей на запитанняАдаптивне навчання з підкріпленням у різних доменахАдаптація моделі до домену для текстового реферуванняDropoutМережа ехо-стануEfficientNetПояснювані графові нейронні мережіПояснювана сегментація екземплярівПояснюване питання-відповідьПояснюване навчання з підкріпленнямПояснювані векторні представлення реченьПояснюване текстове реферуванняFaster R-CNNFiLM: Покращена модель пам'яті Лежандра на основі частотиТонке налаштування згорткової нейронної мережі (CNN)Doc2Vec з доналаштуваннямБагатошаровий перцептрон з доналаштуваннямДоопрацьоване навчання з підкріпленнямFreTSГрафова згорткова мережа (GCN)Графова нейронна мережаМережа Inception (GoogLeNet)Сегментація екземплярівДистиляція знаньМережі Колмогорова-АрнольдаKoopa: Передбачувачі Купмана для нестаціонарних часових рядівLightTSLoRA та PEFTMamba (модель на основі простору станів)MICNСуміш експертівMobileNet: Ефективні згорткові нейронні мережі для мобільного зоруБагатошаровий перцептрон (БШП)Багатомовна згорткова нейронна мережаMultilingual Doc2VecБагатомовна графова нейронна мережаБагатомовний багатошаровий перцептронБагатомовна відповідь на запитанняБагатомовне навчання з підкріпленнямБагатомовні векторні представлення реченьМультимодальна згорткова нейронна мережаМультимодальний Doc2VecМультимодальна графова нейронна мережаМультимодальна сегментація екземплярівБагатомодальний багатошаровий перцептронМультимодальне відповідання на запитанняМультимодальне навчання з підкріпленнямМультимодальні вбудовування реченьМультимодальне узагальнення текстуБагатокрокове навчанняN-BEATSN-BEATSxN-HiTSNEAT: нейро еволюція топологій, що розширюютьсяНейронний пошук архітектурНейронні Звичайні Диференціальні Рівняння (Neural ODE)Нейронні поля випромінювання (NeRF)Нейронний перенос стилюНормалізуючі потокиНавчання з підкріпленнямResNet (Residual Network)ResNeXtОбмежена машина Больцмана (RBM)SCINet: Зразок згорткової мережі для моделювання взаємодій у часових рядахМодель сегментації всього (Segment Anything Model)Згорточна нейронна мережа із самоконтролемСамокероване сегментування екземплярівСамокероване запитання-відповідьНавчання з підкріпленням на основі самонавчанняСамокеровані вкладення реченьНапівкерована згорткова нейронна мережаНапівкерований Doc2VecНапівкерований графний нейронний мережевий методНапівкерована сегментація екземплярівБагатошаровий перцептрон із напівкерованим навчаннямНапівавтоматичне доповнення запитань і відповідейНапівкероване навчання з підкріпленнямНапівкеровані ембединги реченьНапівкероване узагальнення текстуSGD with Momentum / Adam OptimizerСиамська нейронна мережаSimCLRПросторово-часові згорткові графові мережіSundial: Фундаментальні генеративні моделі часових рядівTextCNNTiDE: Щільний кодувальник часових рядівTimeMixerTimesFM: Декодер-орієнтована базова модель для прогнозування часових рядівTimesNet: Моделювання часових 2D-варіацій для часових рядівТрансферне навчання зі згортковою нейронною мережеюТрансферне навчання з використанням графових нейронних мережНавчання з переносом для сегментації екземплярівНавчання з перенесенням на основі навчання з підкріпленнямТрансферне навчання для узагальнення текстуТрансферне навчання з Word2VecTSMixer: суцільно MLP-архітектура для прогнозування часових рядівU-NetVGGNet (Very Deep Convolutional Networks)Vision MambaВізуальне контрастивне навчанняЗгорткова нейронна мережа зі слабким наглядомСлабокеровані графові нейронні мережіСлабокерована сегментація екземплярівБагатошаровий перцептрон зі слабким наглядомСлабо контрольоване запитання-відповідьСлабо контрольоване навчання з підкріпленнямСлабокеровані векторні представлення реченьСлабокероване узагальнення тексту