Dissertation/ Thesis

Порiвняння можливостей deep learning алгоритмiв для мультимодального синтезу

Bibliographic Details
Title: Порiвняння можливостей deep learning алгоритмiв для мультимодального синтезу
Contributors: Яворський, Олександр Андрійович, ELAKPI
Publisher Information: КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023.
Publication Year: 2023
Subject Terms: machine learning, deep learning, transformers, машинне навчання, глибинне навчання, мультимодальний синтез, нейроннi мережi, мультимодальне машинне навчання, multimodal machine learning, neural networks, трансформери, multimodal synthesis
Description: Квалiфiкацiйна робота мiстить: 51 стор., 9 рисункiв, 3 таблицi, 33 джерел. Мета даної роботи полягає в порiвняннi можливостей мультимодального синтезу для алгоритмiв глибокого навчання. В данiй роботi було проведено аналiз освновних архiтектур моделей глибкого навчання, що застосовуються у мультмидальному синтезi i було проведено практичну порiвняльну роботу з використанням моделей трансформерiв на наборi даних для задачi вiдповiдi на питання з зображеннями i зроблено вiдповiднi висновки щодо цих моделей.
Document Type: Bachelor thesis
File Description: application/pdf
Language: Ukrainian
Access URL: https://ela.kpi.ua/handle/123456789/60137
Accession Number: edsair.od......2635..f426a76c16d12a6834e5f4ac701b6e2f
Database: OpenAIRE
Description
Description not available.