Dissertation/ Thesis
Порiвняння можливостей deep learning алгоритмiв для мультимодального синтезу
| Τίτλος: | Порiвняння можливостей deep learning алгоритмiв для мультимодального синтезу |
|---|---|
| Συνεισφορές: | Яворський, Олександр Андрійович, ELAKPI |
| Στοιχεία εκδότη: | КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023. |
| Έτος έκδοσης: | 2023 |
| Θεματικοί όροι: | machine learning, deep learning, transformers, машинне навчання, глибинне навчання, мультимодальний синтез, нейроннi мережi, мультимодальне машинне навчання, multimodal machine learning, neural networks, трансформери, multimodal synthesis |
| Περιγραφή: | 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. |
| Τύπος εγγράφου: | Bachelor thesis |
| Περιγραφή αρχείου: | application/pdf |
| Γλώσσα: | Ukrainian |
| Σύνδεσμος πρόσβασης: | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/60137 |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsair.od......2635..f426a76c16d12a6834e5f4ac701b6e2f |
| Βάση Δεδομένων: | OpenAIRE |
καταχωρήστε σχόλιο πρώτοι!