Порiвняння можливостей deep learning алгоритмiв для мультимодального синтезу

Вантажиться...
Ескіз

Дата

2023-06-20

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

КПІ ім. Ігоря Сікорського

Анотація

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.

Опис

Ключові слова

машинне навчання, machine learning, глибинне навчання, deep learning, нейроннi мережi, neural networks, трансформери, transformers, мультимодальний синтез, multimodal synthesis, мультимодальне машинне навчання, multimodal machine learning

Бібліографічний опис

Рубан, Д. О. Порiвняння можливостей deep learning алгоритмiв для мультимодального синтезу : дипломна робота … бакалавра : 113 Прикладна математика / Рубан Денис Олександрович. – Київ, 2023. – 51 с.

DOI