«Cons@64» — это сокращение от «consensus@64», что переводится как «консенсус при 64 попытках». Это метод тестирования искусственного интеллекта, который позволяет модели дать не один, а целых 64 ответа на одну задачу, а затем выбрать самый частый из них как окончательный.Подробнее
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