Kiến trúc và huấn luyện
124 phương pháp trong họ này.
Nổi bật
Huấn luyện đối khángAdversarial 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 Chuẩn hóa theo lô (Batch Normalization)Batch 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 varMạng CapsuleA 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) rathMạng nơ-ron tích chập (Phân loại)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 cCurriculum LearningCurriculum 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
Lộ trình đọc
Những phương pháp nền tảng được tham chiếu nhiều nhất của chủ đề này, theo thứ tự chúng được phát triển — một nơi để bắt đầu nếu bạn còn mới ở đây.
Tất cả phương pháp 124
Huấn luyện đối khángAlexNetChuẩn hóa theo lô (Batch Normalization)Mạng CapsuleMạng nơ-ron tích chập (Phân loại)Curriculum LearningTăng cường dữ liệuMạng tin sâu (Deep Belief Network - DBN)Học tăng cường sâuDenseNetCNN giãn nởDLinear: Mô hình Tuyến tính Phân rã cho Dự báo Chuỗi Thời gianConvolutional Neural Network thích ứng miềnDoc2Vec thích ứng miềnPhân đoạn đối tượng thích ứng miềnMạng perceptron đa lớp thích ứng miềnHỏi đáp thích ứng miềnHọc tăng cường thích ứng miềnTóm tắt văn bản thích ứng miềnDropoutEcho State NetworkEfficientNetMạng nơ-ron đồ thị có thể giải thích (Explainable Graph Neural Network)Phân đoạn thể hiện có thể giải thíchExplainable Question AnsweringHọc tăng cường có thể giải thích đượcGiải thích nhúng câuTóm tắt văn bản có thể giải thíchFaster R-CNNMô hình Bộ nhớ Legendre Cải tiến Tần số (FiLM)Mạng nơ-ron tích chập tinh chỉnhDoc2Vec Tinh chỉnhMultilayer Perceptron Tinh chỉnh (Fine-Tuned Multilayer Perceptron)Học tăng cường tinh chỉnh (Fine-Tuned Reinforcement Learning)FreTS: Mạng nơ-ron đa lớp (MLP) trong miền tần số cho dự báo chuỗi thời gianMạng tích chập đồ thị (GCN)Mạng nơ-ron đồ thịMạng Inception (GoogLeNet)Phân đoạn thực thể (Instance Segmentation)Chưng cất tri thứcMạng Kolmogorov-ArnoldKoopa: Bộ Tiên Tri Koopman cho Chuỗi Thời Gian Phi Trạng TháiLightTS: MLP lấy mẫu nhẹ cho dự báo chuỗi thời gian đa biếnLoRA và PEFTMamba (Mô hình Không gian Trạng thái)MICN: Mạng tích chập đẳng cự đa tỷ lệ cho dự báo chuỗi thời gian dài hạnMixture of ExpertsMobileNet: Mạng nơ-ron tích chập hiệu quả cho thị giác di độngMultilayer Perceptron (MLP)Mạng Nơ-ron Tích chập Đa ngôn ngữMultilingual Doc2VecMạng nơ-ron đồ thị đa ngôn ngữMultilayer Perceptron đa ngôn ngữTrả lời câu hỏi đa ngôn ngữHọc tăng cường đa ngôn ngữNhúng câu đa ngôn ngữMạng nơ-ron tích chập đa phương thứcMultimodal Doc2VecMạng nơ-ron đồ thị đa phương thứcPhân đoạn thể hiện đa phương thứcMạng Perceptron Đa lớp Đa phương thứcHỏi đáp đa phương thứcHọc tăng cường đa phương thứcNhúng câu đa phương thứcTóm tắt văn bản đa phương thứcMultitask LearningN-BEATSN-BEATSxN-HiTSNEAT: Tiến hóa cấu trúc mạng nơ-ron nhân tạoTìm kiếm Kiến trúc Mạng Nơ-ronNeural ODENeural Radiance Fields (NeRF)Chuyển đổi kiểu dáng thần kinhLuồng chuẩn hóaHọc tăng cườngResNet (Mạng Tích chập Tái sinh)ResNeXtMáy Boltzmann Hạn chế (RBM)SCINet: Mạng Tích chập và Tương tác Mẫu cho Dự báo Chuỗi Thời gianMô hình Phân đoạn Mọi thứMạng nơ-ron tích chập tự giám sátPhân đoạn thể hiện tự giám sátHỏi đáp Tự giám sátHọc tăng cường tự giám sátNhúng câu tự giám sátMạng nơ-ron tích chập bán giám sátDoc2Vec bán giám sátMạng nơ-ron đồ thị bán giám sátPhân đoạn thực thể bán giám sátMạng perceptron đa lớp bán giám sátHỏi đáp bán giám sátHọc tăng cường bán giám sátNhúng câu bán giám sátTóm tắt văn bản bán giám sátSGD với Momentum / Thuật toán tối ưu AdamMạng nơ-ron SiameseSimCLRMạng Nơ-ron Tích chập Đồ thị Không-Thời gianSundial: Mô hình nền tảng chuỗi thời gian sinh tạoTextCNNTiDE: Bộ mã hóa dày đặc chuỗi thời gianTimeMixer: Kiến trúc Phân rã Đa Tỷ lệ để Trộn Dữ liệu Chuỗi Thời gian cho Dự báoTimesFM: Mô hình nền tảng chỉ bộ giải mã cho dự báo chuỗi thời gianTimesNet: Mô hình hóa Biến thiên 2D theo Thời gian cho Chuỗi Thời gianTransfer Learning với Mạng Nơ-ron Tích chậpTransfer Learning với Mạng Nơ-ron Đồ thịTransfer Learning với Phân đoạn Thể hiệnHọc chuyển giao với Học tăng cườngTransfer Learning with Text SummarizationHọc chuyển giao với Word2VecTSMixer: Kiến trúc Toàn MLP cho Dự báo Chuỗi Thời gianU-NetVGGNet (Very Deep Convolutional Networks)Vision MambaHọc tương phản hình ảnhMạng nơ-ron tích chập giám sát yếuMạng nơ-ron đồ thị học có giám sát yếuPhân đoạn thể hiện yếu có giám sátPerceptron Đa Lớp Giám Sát YếuHỏi đáp yếu giám sátHọc tăng cường giám sát yếuNhúng câu giám sát yếuTóm tắt văn bản giám sát yếu