Поиск по промптам

Оптимизатор Adam
Adam Optimizer
Оптимизатор Adam (Adam Optimizer) — это один из наиболее популярных алгоритмов оптимизации для обучения нейронных сетей, который сочетает в себе идеи метода Momentum и адаптивной...
CLIP-навигация
CLIP Guidance
CLIP-навигация (CLIP Guidance) — механизм управления генерацией изображений с помощью модели CLIP, который направляет нейросеть к результату, более соответствующему текстовому описанию. Он оценивает сходство между...
Матрица проекции камеры
Camera Projection Matrix
Матрица проекции камеры (Camera Projection Matrix) — это матрица, используемая для преобразования трёхмерных координат точки в пространстве в двумерные координаты на изображении. Она объединяет параметры...
Оценка максимального правдоподобия
Maximum Likelihood Estimation
Оценка максимального правдоподобия (Maximum Likelihood Estimation, MLE) — это метод статистической оценки параметров модели, при котором выбираются такие значения параметров, которые делают наблюдаемые данные наиболее...
Атака с противодействием
Adversarial Attack
Атака с противодействием (или Атака нарушителя) — это метод введения намеренных искажающих данных в входной сигнал модели машинного обучения с целью ввести модель в заблуждение...
Ограничение по L∞-норме
L∞-norm Constraint
Ограничение по L∞-норме (L∞-norm Constraint) — это способ ограничения величины изменений или возмущений в многомерных данных, при котором максимальное абсолютное значение изменения каждого компонента не...
LoHA
LoHA
LoHA (Low-Rank Hadamard Product) — метод параметрически эффективной адаптации нейросетей, являющийся расширением подхода LoRA, в котором используется поэлементное (Адамарово) произведение для моделирования изменений весов. Это...
Снижение шума
Noise Reduction
Снижение шума (Noise Reduction) — процесс удаления или ослабления случайных искажений (шума) в данных с сохранением полезной информации. В задачах искусственного интеллекта и обработки сигналов...
Бикубическая интерполяция
Bicubic
Бикубическая интерполяция (Bicubic) — это метод интерполяции в двумерных данных (например, изображениях), который оценивает значения новых пикселей на основе взвешивания 16 ближайших известных пикселей с...
Рекуррентная нейронная сеть
Recurrent Neural Network
Рекуррентная нейронная сеть (RNN) — это тип нейронной сети, специализированный для работы с последовательными данными (текст, речь, временные ряды, видео). В отличие от обычных feedforward...

⚠ Внимание

Контент 18+

Доступ запрещен!