Mixture-of-Mamba — это новая архитектура, разработанная для обработки мультимодальных данных, таких как текст, изображения и речь, с высокой эффективностью и меньшими вычислительными затратами. Она основана на State Space Models (SSMs) и является развитием модели Mamba, но с улучшенной разреженностью, зависящей от модальности (modality-aware sparsity).Подробнее
FrontierMath — это термин, который часто используется для обозначения передовой или «граничной» математики, которая исследует и разрабатывает новые области знаний, применимые в самых инновационных и сложных научных или технологических задачах.Подробнее
Перцептрон - это простая форма искусственного нейрона, разработанная Фрэнком Розенблаттом в 1957 году. Он представляет собой однослойную нейронную сеть, способную решать задачи бинарной классификации. Перцептрон принимает входные данные, применяет им весовые коэффициенты и функцию активации, и выдает бинарный результат.Подробнее
Составная функция потерь - это комбинация нескольких функций потерь, используемых для оценки производительности модели. Она объединяет различные аспекты задачи обучения, такие как точность и регуляризация, чтобы обеспечить более полное измерение производительности. Это особенно полезно в задачах, где требуется учитывать несколько аспектов качества модели. Подробнее
Капсульные нейронные сети - это относительно новая архитектура нейронных сетей, предназначенная для более эффективного обнаружения и классификации объектов в изображениях. Вместо одного значения, как в традиционных нейронных сетях, капсульные сети представляют объекты как набор параметров, такие как положение, ориентация, размер и цвет.Подробнее
Обработка последовательных данных - это область машинного обучения, ориентированная на работу с данными, которые имеют временную или последовательную структуру, такие как временные ряды, тексты, аудио и видео.Подробнее
Самоорганизующиеся карты Кохонена - это нейронная сеть, представляющая собой форму несупервизированного обучения. Они используются для визуализации и кластеризации данных. SOM обладает способностью проецировать многомерные данные на двумерное пространство и группировать близкие данные в одинаковые кластеры.Подробнее
Нейронная сеть прямого распространения - это классическая архитектура нейронных сетей, в которой информация передается от входного слоя через скрытые слои до выходного слоя без обратных связей. Эта модель подходит для задач классификации и регрессии, где нет зависимостей от предыдущих состояний.Подробнее
Семантическая сегментация - это задача обработки изображений, при которой каждому пикселю изображения присваивается семантическая метка, указывающая на объект или класс, к которому этот пиксель принадлежит. Этот процесс позволяет понимать структуру изображения и выделять различные объекты на нем.Подробнее
GAN - это архитектура нейронных сетей, состоящая из двух компонентов: генератора и дискриминатора, которые соревнуются друг с другом. Генератор создает данные, а дискриминатор пытается различить настоящие данные от сгенерированных. Этот процесс обучения позволяет генератору создавать реалистичные данные, такие как изображения, звуки или тексты.Подробнее
Кластеризация - это метод машинного обучения, который используется для группировки схожих объектов в наборе данных. Задачей кластеризации является нахождение структуры в данных и создание кластеров, состоящих из близких похожих элементов.Подробнее