MULTI-TASKING DEEP LEARNING FOR OBJECT RECOGNITION (Q3159224): Difference between revisions
Jump to navigation
Jump to search
(Changed label, description and/or aliases in de, and other parts: Adding German translations) |
(Changed label, description and/or aliases in pt) |
||||||||||||||
| (8 intermediate revisions by 2 users not shown) | |||||||||||||||
| label / nl | label / nl | ||||||||||||||
MULTI-TASKING DIEP LEREN VOOR OBJECTHERKENNING | |||||||||||||||
| label / it | label / it | ||||||||||||||
APPRENDIMENTO PROFONDO MULTITASKING PER IL RICONOSCIMENTO DEGLI OGGETTI | |||||||||||||||
| label / el | label / el | ||||||||||||||
MULTI-TASKING ΒΑΘΙΆ ΜΆΘΗΣΗ ΓΙΑ ΤΗΝ ΑΝΑΓΝΏΡΙΣΗ ΑΝΤΙΚΕΙΜΈΝΩΝ | |||||||||||||||
| label / da | label / da | ||||||||||||||
MULTI-TASKING DYB LÆRING TIL OBJEKTGENKENDELSE | |||||||||||||||
| label / fi | label / fi | ||||||||||||||
MONIKÄYTTÖINEN SYVÄOPPIMINEN OBJEKTIEN TUNNISTUKSEEN | |||||||||||||||
| label / mt | label / mt | ||||||||||||||
MULTI-TASKING TAGĦLIM FIL-FOND GĦAR-RIKONOXXIMENT OĠĠETT | |||||||||||||||
| label / lv | label / lv | ||||||||||||||
VAIRĀKUZDEVUMU DZIĻĀ MĀCĪŠANĀS OBJEKTU ATPAZĪŠANAI | |||||||||||||||
| label / sk | label / sk | ||||||||||||||
MULTI-TASKING HLBOKÉ UČENIE PRE ROZPOZNÁVANIE OBJEKTOV | |||||||||||||||
| label / ga | label / ga | ||||||||||||||
IL-TASKING DOMHAINFHOGHLAIM LE HAGHAIDH AITHINT RÉAD | |||||||||||||||
| label / cs | label / cs | ||||||||||||||
MULTI-TASKING HLUBOKÉ UČENÍ PRO ROZPOZNÁVÁNÍ OBJEKTŮ | |||||||||||||||
| label / pt | label / pt | ||||||||||||||
APRENDIZAGEM PROFUNDA PARA O RECONHECIMENTO DE OBJETOS | |||||||||||||||
| label / et | label / et | ||||||||||||||
MULTI-TEGUTSEV SÜGAV ÕPPIMINE OBJEKTI TUNNUSTAMISEKS | |||||||||||||||
| label / hu | label / hu | ||||||||||||||
TÖBBFELADATOS MÉLYTANULÁS AZ OBJEKTUMFELISMERÉSHEZ | |||||||||||||||
| label / bg | label / bg | ||||||||||||||
МНОГОЗАДАЧНО ДЪЛБОКО УЧЕНЕ ЗА РАЗПОЗНАВАНЕ НА ОБЕКТИ | |||||||||||||||
| label / lt | label / lt | ||||||||||||||
KELIŲ UŽDUOČIŲ GILUS MOKYMASIS OBJEKTŲ ATPAŽINIMUI | |||||||||||||||
| label / hr | label / hr | ||||||||||||||
MULTI-TASKING DUBOKO UČENJE ZA PREPOZNAVANJE OBJEKATA | |||||||||||||||
| label / sv | label / sv | ||||||||||||||
MULTI-TASKING DJUPINLÄRNING FÖR OBJEKTIGENKÄNNING | |||||||||||||||
| label / ro | label / ro | ||||||||||||||
ÎNVĂȚARE PROFUNDĂ MULTI-TASKING PENTRU RECUNOAȘTEREA OBIECTELOR | |||||||||||||||
| label / sl | label / sl | ||||||||||||||
VEČOPRAVILNO GLOBOKO UČENJE ZA PREPOZNAVANJE PREDMETOV | |||||||||||||||
| label / pl | label / pl | ||||||||||||||
WIELOZADANIOWE UCZENIE GŁĘBOKIE DO ROZPOZNAWANIA OBIEKTÓW | |||||||||||||||
| description / bg | description / bg | ||||||||||||||
Проект Q3159224 в Испания | |||||||||||||||
| description / hr | description / hr | ||||||||||||||
Projekt Q3159224 u Španjolskoj | |||||||||||||||
| description / hu | description / hu | ||||||||||||||
Projekt Q3159224 Spanyolországban | |||||||||||||||
| description / cs | description / cs | ||||||||||||||
Projekt Q3159224 ve Španělsku | |||||||||||||||
| description / da | description / da | ||||||||||||||
Projekt Q3159224 i Spanien | |||||||||||||||
| description / nl | description / nl | ||||||||||||||
Project Q3159224 in Spanje | |||||||||||||||
| description / et | description / et | ||||||||||||||
Projekt Q3159224 Hispaanias | |||||||||||||||
| description / fi | description / fi | ||||||||||||||
Projekti Q3159224 Espanjassa | |||||||||||||||
| description / fr | description / fr | ||||||||||||||
Projet Q3159224 en Espagne | |||||||||||||||
| description / de | description / de | ||||||||||||||
Projekt Q3159224 in Spanien | |||||||||||||||
| description / el | description / el | ||||||||||||||
Έργο Q3159224 στην Ισπανία | |||||||||||||||
| description / ga | description / ga | ||||||||||||||
Tionscadal Q3159224 sa Spáinn | |||||||||||||||
| description / it | description / it | ||||||||||||||
Progetto Q3159224 in Spagna | |||||||||||||||
| description / lv | description / lv | ||||||||||||||
Projekts Q3159224 Spānijā | |||||||||||||||
| description / lt | description / lt | ||||||||||||||
Projektas Q3159224 Ispanijoje | |||||||||||||||
| description / mt | description / mt | ||||||||||||||
Proġett Q3159224 fi Spanja | |||||||||||||||
| description / pl | description / pl | ||||||||||||||
Projekt Q3159224 w Hiszpanii | |||||||||||||||
| description / pt | description / pt | ||||||||||||||
Projeto Q3159224 na Espanha | |||||||||||||||
| description / ro | description / ro | ||||||||||||||
Proiectul Q3159224 în Spania | |||||||||||||||
| description / sk | description / sk | ||||||||||||||
Projekt Q3159224 v Španielsku | |||||||||||||||
| description / sl | description / sl | ||||||||||||||
Projekt Q3159224 v Španiji | |||||||||||||||
| description / es | description / es | ||||||||||||||
Proyecto Q3159224 en España | |||||||||||||||
| description / sv | description / sv | ||||||||||||||
Projekt Q3159224 i Spanien | |||||||||||||||
| Property / budget | |||||||||||||||
| |||||||||||||||
| Property / budget: 39,446.0 Euro / rank | |||||||||||||||
| Property / co-financing rate | |||||||||||||||
| |||||||||||||||
| Property / co-financing rate: 50.0 percent / rank | |||||||||||||||
| Property / EU contribution | |||||||||||||||
| |||||||||||||||
| Property / EU contribution: 19,723.0 Euro / rank | |||||||||||||||
| Property / summary: DEEP LEARNING (‘DEEP LEARNING’) HAS BECOME THE TECHNIQUE PAR EXCELLENCE IN THE FIELD OF AUTOMATIC LEARNING APPLIED TO COMPUTER VISION. BASED ON ITS SUCCESS IN THE CLASSIFICATION OF IMAGES, DEEP LEARNING HAS SURPASSED (IN TERMS OF PERFORMANCE) OTHER TECHNIQUES OF THE SAME SCOPE AND IS BEING USED TODAY BY THE MAJORITY OF APPLICATIONS IN VISION BY COMPUTER, INCLUDING THE DETECTION OF ‘SALIENCY’, THE DETECTION OF OBJECTS, VISUAL TRACKING, IMAGE PROCESSING AND THE AUTOMATION OF THE PROCESS OF DESCRIBING THE CONTENTS OF THE IMAGE. The EXIT achieved by the PROFUND NEURONAL networks is due to the existence of very large data bases and the development of new GPUS necessities for the process of basic data._x000D__x000D_ The multitasking apprehending (MTL — BY YOUR SIGLAS IN ENGLISH) it’s a very good technic that has been established by the SCIENTIFIC COMMUNITY OF AUTOMATIC LEARNING. THIS TECHNIQUE CONTEMPLATES SEVERAL TASKS IN A JOINT WAY WITH THE AIM OF TAKING ADVANTAGE OF THE SIMILARITIES THEY SHARE. AS A RESULT, AN IMPROVEMENT IN PERFORMANCE CAN BE ACHIEVED THAN IF EACH TASK WERE CONSIDERED SEPARATELY. YOUR APPLICATION IS SUITABLE FOR ANY PROBLEM WHERE THERE ARE A NUMBER OF RELATED TASKS TO LEARN AND/OR WHEN THERE IS A SMALL DATASET TO BE ABLE TO LEARN A PARTICULAR TASK. MTL was initiated by the capacity of the human being to improve the apprehending process of a court if it is carried out in a way that is linked to other territories that have been linked to, at the same time as the same time, an individual way._x000D_ _x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005F the OBJECTIVE OF THIS MEMORY IS TO PROPONER AND STUDY A THEORIC FRAMEWORK AS A COMMUNITY INCLUDING THE TWO CONCEPTS: DEEP LEARNING AND MTL. THE INITIATIVE OF THIS PROJECT IS BASED ON THE EXISTENCE OF PROMISING INITIAL RESULTS IN THIS DIRECTION. OUR WORKING HYPOTHESIS IS: DEEP NEURAL NETWORKS CAN BENEFIT FROM THE MULTITASKING LEARNING STRATEGY, I.E. MULTI-TASK-TRAINED NETWORKS INCREASE THEIR PERFORMANCE COMPARED TO SINGLE-TASK-TRAINED NETWORKS. IN ADDITION, MULTITASKING LEARNING CAN BE VERY USEFUL WHEN THE DATASET FOR A TASK IS NOT LARGE ENOUGH. IN THIS CASE THE ABSENCE OF DATA IN ONE TASK IS COMPENSATED BY THE DATA OF THE OTHER REMAINING TASKS. FOR THIS REASON, WE INTEND TO STUDY IN DETAIL THE DEEP MULTITASK LEARNING (DMTL) AS PART OF THIS PROJECT. WE INTEND TO DEFINE A GENERAL FRAMEWORK FOR THE DESIGN OF DMTL ARCHITECTURES AND OPTIMAL STRATEGIES FOR THEIR TRAINING. IN ADDITION, THE EFFECT OF DECOMPENSATED DATASETS TO LEARN DMTL NETWORKS WILL BE STUDIED. SPECIFICALLY, DMTL NETWORKS WILL BE APPLIED TO SEVERAL APPLICATIONS INCLUDING OBJECT DETECTION, CLASSIFICATION OF SCENES, DETECTION OF THE ‘SALIENCY’, AUTOMATION OF THE PROCESS OF DESCRIBING THE CONTENTS OF THE IMAGE AND VISUAL MONITORING (RESEARCH THEMES IN WHICH THE LAMP GROUP IS ALREADY INVOLVED BUT WHICH WILL NOW BE CONSIDERED FROM THE POINT OF VIEW OF A SINGLE TASK). (English) / qualifier | |||||||||||||||
readability score: 0.3006586987290202
| |||||||||||||||
| Property / postal code | |||||||||||||||
| Property / postal code: 08266 / rank | |||||||||||||||
| Property / location (string) | |||||||||||||||
| Property / location (string): Cerdanyola del Vallès / rank | |||||||||||||||
| Property / coordinate location | |||||||||||||||
| |||||||||||||||
| Property / coordinate location: 41°29'27.71"N, 2°8'15.00"E / rank | |||||||||||||||
| Property / contained in NUTS | |||||||||||||||
| Property / contained in NUTS: Barcelona Province / rank | |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
DEEP LEARNING („DIEP LEREN”) IS UITGEGROEID TOT DE TECHNIEK BIJ UITSTEK OP HET GEBIED VAN AUTOMATISCH LEREN TOEGEPAST OP COMPUTERVISIE. OP BASIS VAN ZIJN SUCCES IN DE CLASSIFICATIE VAN BEELDEN, HEEFT DEEP LEARNING (IN TERMEN VAN PRESTATIES) ANDERE TECHNIEKEN VAN DEZELFDE REIKWIJDTE OVERTROFFEN EN WORDT HET VANDAAG DE DAG GEBRUIKT DOOR DE MEESTE TOEPASSINGEN IN VISIE DOOR DE COMPUTER, WAARONDER DE DETECTIE VAN „SALIENCY”, DE DETECTIE VAN OBJECTEN, VISUELE TRACKING, BEELDVERWERKING EN DE AUTOMATISERING VAN HET PROCES OM DE INHOUD VAN HET BEELD TE BESCHRIJVEN. De EXIT die wordt bereikt door de PROFUND NEURONAL-netwerken is te wijten aan het bestaan van zeer grote databanken en de ontwikkeling van nieuwe GPUS-behoeften voor het proces van basisgegevens._x000D_x000D_ De multitasking apprehending (MTL — BY YOUR SIGLAS IN ENGLISH) is een zeer goede techniek die is vastgesteld door de SCIENTIFIC COMMUNITEIT VAN AUTOMATISCHE LEARNING. DEZE TECHNIEK OMVAT VERSCHILLENDE TAKEN OP EEN GEZAMENLIJKE MANIER MET ALS DOEL TE PROFITEREN VAN DE OVEREENKOMSTEN DIE ZIJ DELEN. ALS GEVOLG HIERVAN KAN EEN VERBETERING VAN DE PRESTATIES WORDEN BEREIKT DAN WANNEER ELKE TAAK AFZONDERLIJK WORDT BESCHOUWD. UW APPLICATIE IS GESCHIKT VOOR ELK PROBLEEM WAARBIJ ER EEN AANTAL GERELATEERDE TAKEN ZIJN OM TE LEREN EN/OF WANNEER ER EEN KLEINE DATASET IS OM EEN BEPAALDE TAAK TE KUNNEN LEREN. MTL werd geïnitieerd door het vermogen van de mens om het proces van aanhouding van een rechtbank te verbeteren indien het wordt uitgevoerd op een manier die is gekoppeld aan andere gebieden die tegelijkertijd met een individuele manier zijn verbonden._x000D_ _x000D__x000D__x000D__x005D__x005D__x005D__x005D_x005 F_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x000D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005 d__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005 en STUDIE Een theoretisch KRAAMWERK als een gemeenschappelijke onderneming die de twee CONCEPTS omvat: DIEP LEREN EN MTL. HET INITIATIEF VAN DIT PROJECT IS GEBASEERD OP HET BESTAAN VAN VEELBELOVENDE EERSTE RESULTATEN IN DEZE RICHTING. ONZE WERKHYPOTHESE IS: DIEPE NEURALE NETWERKEN KUNNEN PROFITEREN VAN DE MULTITASKING LEERSTRATEGIE, I.E. MULTI-TASK-GETRAINDE NETWERKEN VERHOGEN HUN PRESTATIES IN VERGELIJKING MET SINGLE-TASK-GETRAINDE NETWERKEN. BOVENDIEN KAN MULTITASKING LEREN ZEER NUTTIG ZIJN WANNEER DE DATASET VOOR EEN TAAK NIET GROOT GENOEG IS. IN DIT GEVAL WORDT HET ONTBREKEN VAN GEGEVENS IN DE ENE TAAK GECOMPENSEERD DOOR DE GEGEVENS VAN DE ANDERE RESTERENDE TAKEN. DAAROM ZIJN WE VAN PLAN OM IN HET KADER VAN DIT PROJECT DE DEEP MULTITASK LEARNING (DMTL) IN DETAIL TE BESTUDEREN. WIJ ZIJN VAN PLAN EEN ALGEMEEN KADER TE DEFINIËREN VOOR HET ONTWERP VAN DMTL-ARCHITECTUREN EN OPTIMALE STRATEGIEËN VOOR HUN TRAINING. DAARNAAST ZAL HET EFFECT VAN GEDECOMPENSEERDE DATASETS OM DMTL-NETWERKEN TE LEREN WORDEN BESTUDEERD. MEER BEPAALD ZULLEN DMTL-NETWERKEN WORDEN TOEGEPAST OP VERSCHILLENDE TOEPASSINGEN, WAARONDER OBJECTDETECTIE, CLASSIFICATIE VAN SCÈNES, DETECTIE VAN DE „SALIENCY”, AUTOMATISERING VAN HET PROCES VAN BESCHRIJVING VAN DE INHOUD VAN HET BEELD EN VISUELE MONITORING (ONDERZOEKSTHEMA’S WAARBIJ DE LAMPGROEP REEDS BETROKKEN IS, MAAR DIE NU VANUIT HET OOGPUNT VAN ÉÉN ENKELE TAAK ZULLEN WORDEN BEKEKEN). (Dutch) | |||||||||||||||
| Property / summary: DEEP LEARNING („DIEP LEREN”) IS UITGEGROEID TOT DE TECHNIEK BIJ UITSTEK OP HET GEBIED VAN AUTOMATISCH LEREN TOEGEPAST OP COMPUTERVISIE. OP BASIS VAN ZIJN SUCCES IN DE CLASSIFICATIE VAN BEELDEN, HEEFT DEEP LEARNING (IN TERMEN VAN PRESTATIES) ANDERE TECHNIEKEN VAN DEZELFDE REIKWIJDTE OVERTROFFEN EN WORDT HET VANDAAG DE DAG GEBRUIKT DOOR DE MEESTE TOEPASSINGEN IN VISIE DOOR DE COMPUTER, WAARONDER DE DETECTIE VAN „SALIENCY”, DE DETECTIE VAN OBJECTEN, VISUELE TRACKING, BEELDVERWERKING EN DE AUTOMATISERING VAN HET PROCES OM DE INHOUD VAN HET BEELD TE BESCHRIJVEN. De EXIT die wordt bereikt door de PROFUND NEURONAL-netwerken is te wijten aan het bestaan van zeer grote databanken en de ontwikkeling van nieuwe GPUS-behoeften voor het proces van basisgegevens._x000D_x000D_ De multitasking apprehending (MTL — BY YOUR SIGLAS IN ENGLISH) is een zeer goede techniek die is vastgesteld door de SCIENTIFIC COMMUNITEIT VAN AUTOMATISCHE LEARNING. DEZE TECHNIEK OMVAT VERSCHILLENDE TAKEN OP EEN GEZAMENLIJKE MANIER MET ALS DOEL TE PROFITEREN VAN DE OVEREENKOMSTEN DIE ZIJ DELEN. ALS GEVOLG HIERVAN KAN EEN VERBETERING VAN DE PRESTATIES WORDEN BEREIKT DAN WANNEER ELKE TAAK AFZONDERLIJK WORDT BESCHOUWD. UW APPLICATIE IS GESCHIKT VOOR ELK PROBLEEM WAARBIJ ER EEN AANTAL GERELATEERDE TAKEN ZIJN OM TE LEREN EN/OF WANNEER ER EEN KLEINE DATASET IS OM EEN BEPAALDE TAAK TE KUNNEN LEREN. MTL werd geïnitieerd door het vermogen van de mens om het proces van aanhouding van een rechtbank te verbeteren indien het wordt uitgevoerd op een manier die is gekoppeld aan andere gebieden die tegelijkertijd met een individuele manier zijn verbonden._x000D_ _x000D__x000D__x000D__x005D__x005D__x005D__x005D_x005 F_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x000D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005 d__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005 en STUDIE Een theoretisch KRAAMWERK als een gemeenschappelijke onderneming die de twee CONCEPTS omvat: DIEP LEREN EN MTL. HET INITIATIEF VAN DIT PROJECT IS GEBASEERD OP HET BESTAAN VAN VEELBELOVENDE EERSTE RESULTATEN IN DEZE RICHTING. ONZE WERKHYPOTHESE IS: DIEPE NEURALE NETWERKEN KUNNEN PROFITEREN VAN DE MULTITASKING LEERSTRATEGIE, I.E. MULTI-TASK-GETRAINDE NETWERKEN VERHOGEN HUN PRESTATIES IN VERGELIJKING MET SINGLE-TASK-GETRAINDE NETWERKEN. BOVENDIEN KAN MULTITASKING LEREN ZEER NUTTIG ZIJN WANNEER DE DATASET VOOR EEN TAAK NIET GROOT GENOEG IS. IN DIT GEVAL WORDT HET ONTBREKEN VAN GEGEVENS IN DE ENE TAAK GECOMPENSEERD DOOR DE GEGEVENS VAN DE ANDERE RESTERENDE TAKEN. DAAROM ZIJN WE VAN PLAN OM IN HET KADER VAN DIT PROJECT DE DEEP MULTITASK LEARNING (DMTL) IN DETAIL TE BESTUDEREN. WIJ ZIJN VAN PLAN EEN ALGEMEEN KADER TE DEFINIËREN VOOR HET ONTWERP VAN DMTL-ARCHITECTUREN EN OPTIMALE STRATEGIEËN VOOR HUN TRAINING. DAARNAAST ZAL HET EFFECT VAN GEDECOMPENSEERDE DATASETS OM DMTL-NETWERKEN TE LEREN WORDEN BESTUDEERD. MEER BEPAALD ZULLEN DMTL-NETWERKEN WORDEN TOEGEPAST OP VERSCHILLENDE TOEPASSINGEN, WAARONDER OBJECTDETECTIE, CLASSIFICATIE VAN SCÈNES, DETECTIE VAN DE „SALIENCY”, AUTOMATISERING VAN HET PROCES VAN BESCHRIJVING VAN DE INHOUD VAN HET BEELD EN VISUELE MONITORING (ONDERZOEKSTHEMA’S WAARBIJ DE LAMPGROEP REEDS BETROKKEN IS, MAAR DIE NU VANUIT HET OOGPUNT VAN ÉÉN ENKELE TAAK ZULLEN WORDEN BEKEKEN). (Dutch) / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / summary: DEEP LEARNING („DIEP LEREN”) IS UITGEGROEID TOT DE TECHNIEK BIJ UITSTEK OP HET GEBIED VAN AUTOMATISCH LEREN TOEGEPAST OP COMPUTERVISIE. OP BASIS VAN ZIJN SUCCES IN DE CLASSIFICATIE VAN BEELDEN, HEEFT DEEP LEARNING (IN TERMEN VAN PRESTATIES) ANDERE TECHNIEKEN VAN DEZELFDE REIKWIJDTE OVERTROFFEN EN WORDT HET VANDAAG DE DAG GEBRUIKT DOOR DE MEESTE TOEPASSINGEN IN VISIE DOOR DE COMPUTER, WAARONDER DE DETECTIE VAN „SALIENCY”, DE DETECTIE VAN OBJECTEN, VISUELE TRACKING, BEELDVERWERKING EN DE AUTOMATISERING VAN HET PROCES OM DE INHOUD VAN HET BEELD TE BESCHRIJVEN. De EXIT die wordt bereikt door de PROFUND NEURONAL-netwerken is te wijten aan het bestaan van zeer grote databanken en de ontwikkeling van nieuwe GPUS-behoeften voor het proces van basisgegevens._x000D_x000D_ De multitasking apprehending (MTL — BY YOUR SIGLAS IN ENGLISH) is een zeer goede techniek die is vastgesteld door de SCIENTIFIC COMMUNITEIT VAN AUTOMATISCHE LEARNING. DEZE TECHNIEK OMVAT VERSCHILLENDE TAKEN OP EEN GEZAMENLIJKE MANIER MET ALS DOEL TE PROFITEREN VAN DE OVEREENKOMSTEN DIE ZIJ DELEN. ALS GEVOLG HIERVAN KAN EEN VERBETERING VAN DE PRESTATIES WORDEN BEREIKT DAN WANNEER ELKE TAAK AFZONDERLIJK WORDT BESCHOUWD. UW APPLICATIE IS GESCHIKT VOOR ELK PROBLEEM WAARBIJ ER EEN AANTAL GERELATEERDE TAKEN ZIJN OM TE LEREN EN/OF WANNEER ER EEN KLEINE DATASET IS OM EEN BEPAALDE TAAK TE KUNNEN LEREN. MTL werd geïnitieerd door het vermogen van de mens om het proces van aanhouding van een rechtbank te verbeteren indien het wordt uitgevoerd op een manier die is gekoppeld aan andere gebieden die tegelijkertijd met een individuele manier zijn verbonden._x000D_ _x000D__x000D__x000D__x005D__x005D__x005D__x005D_x005 F_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x000D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005 d__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005 en STUDIE Een theoretisch KRAAMWERK als een gemeenschappelijke onderneming die de twee CONCEPTS omvat: DIEP LEREN EN MTL. HET INITIATIEF VAN DIT PROJECT IS GEBASEERD OP HET BESTAAN VAN VEELBELOVENDE EERSTE RESULTATEN IN DEZE RICHTING. ONZE WERKHYPOTHESE IS: DIEPE NEURALE NETWERKEN KUNNEN PROFITEREN VAN DE MULTITASKING LEERSTRATEGIE, I.E. MULTI-TASK-GETRAINDE NETWERKEN VERHOGEN HUN PRESTATIES IN VERGELIJKING MET SINGLE-TASK-GETRAINDE NETWERKEN. BOVENDIEN KAN MULTITASKING LEREN ZEER NUTTIG ZIJN WANNEER DE DATASET VOOR EEN TAAK NIET GROOT GENOEG IS. IN DIT GEVAL WORDT HET ONTBREKEN VAN GEGEVENS IN DE ENE TAAK GECOMPENSEERD DOOR DE GEGEVENS VAN DE ANDERE RESTERENDE TAKEN. DAAROM ZIJN WE VAN PLAN OM IN HET KADER VAN DIT PROJECT DE DEEP MULTITASK LEARNING (DMTL) IN DETAIL TE BESTUDEREN. WIJ ZIJN VAN PLAN EEN ALGEMEEN KADER TE DEFINIËREN VOOR HET ONTWERP VAN DMTL-ARCHITECTUREN EN OPTIMALE STRATEGIEËN VOOR HUN TRAINING. DAARNAAST ZAL HET EFFECT VAN GEDECOMPENSEERDE DATASETS OM DMTL-NETWERKEN TE LEREN WORDEN BESTUDEERD. MEER BEPAALD ZULLEN DMTL-NETWERKEN WORDEN TOEGEPAST OP VERSCHILLENDE TOEPASSINGEN, WAARONDER OBJECTDETECTIE, CLASSIFICATIE VAN SCÈNES, DETECTIE VAN DE „SALIENCY”, AUTOMATISERING VAN HET PROCES VAN BESCHRIJVING VAN DE INHOUD VAN HET BEELD EN VISUELE MONITORING (ONDERZOEKSTHEMA’S WAARBIJ DE LAMPGROEP REEDS BETROKKEN IS, MAAR DIE NU VANUIT HET OOGPUNT VAN ÉÉN ENKELE TAAK ZULLEN WORDEN BEKEKEN). (Dutch) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 17 December 2021
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
L'APPRENDIMENTO PROFONDO ("DEEP LEARNING") È DIVENTATO LA TECNICA PER ECCELLENZA NEL CAMPO DELL'APPRENDIMENTO AUTOMATICO APPLICATO ALLA VISIONE INFORMATICA. SULLA BASE DEL SUO SUCCESSO NELLA CLASSIFICAZIONE DELLE IMMAGINI, L'APPRENDIMENTO PROFONDO HA SUPERATO (IN TERMINI DI PRESTAZIONI) ALTRE TECNICHE DELLO STESSO AMBITO E VIENE UTILIZZATO OGGI DALLA MAGGIOR PARTE DELLE APPLICAZIONI IN VISIONE DA PARTE DEL COMPUTER, TRA CUI IL RILEVAMENTO DELLA "SALENZA", IL RILEVAMENTO DI OGGETTI, IL TRACCIAMENTO VISIVO, L'ELABORAZIONE DELLE IMMAGINI E L'AUTOMAZIONE DEL PROCESSO DI DESCRIZIONE DEL CONTENUTO DELL'IMMAGINE. L'EXIT raggiunto dalle reti NEURONAL PROFUND è dovuto all'esistenza di basi di dati molto grandi e allo sviluppo di nuove necessità GPUS per il processo dei dati di base._x000D__x000D_ Il multitasking apprehending (MTL — DEI VOSTRI SIGLAS IN ITALIANO) è un'ottima tecnica che è stata stabilita dalla COMUNITÀ SCIENTIFICA DI RICERCA AUTOMATICA. QUESTA TECNICA CONTEMPLA DIVERSI COMPITI IN MODO CONGIUNTO CON L'OBIETTIVO DI SFRUTTARE LE SOMIGLIANZE CHE CONDIVIDONO. DI CONSEGUENZA, UN MIGLIORAMENTO DELLE PRESTAZIONI PUÒ ESSERE CONSEGUITO RISPETTO A SE CIASCUN COMPITO FOSSE CONSIDERATO SEPARATAMENTE. LA TUA APPLICAZIONE È ADATTA A QUALSIASI PROBLEMA IN CUI CI SONO UNA SERIE DI ATTIVITÀ CORRELATE DA IMPARARE E/O QUANDO C'È UN PICCOLO SET DI DATI PER ESSERE IN GRADO DI IMPARARE UN PARTICOLARE COMPITO. MTL è stato avviato dalla capacità dell'essere umano di migliorare il processo di fermo di un tribunale se viene effettuato in un modo che è collegato ad altri territori che sono stati collegati, contemporaneamente, a un modo individuale._x000D_x000D__x000D__x000D_________________________________x000D_x000D__x x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___x000D__x000D__x005F L'OBIETTIVO DI PRESENTE MEMORIA È Proponer E STUDY UN FRAMEWORK teorico come una COMUNITÀ INCLUSO I DUE CONCETTI: APPRENDIMENTO PROFONDO E MTL. L'INIZIATIVA DI QUESTO PROGETTO SI BASA SULL'ESISTENZA DI RISULTATI INIZIALI PROMETTENTI IN QUESTA DIREZIONE. LA NOSTRA IPOTESI DI LAVORO È: LE RETI NEURALI PROFONDE POSSONO BENEFICIARE DELLA STRATEGIA DI APPRENDIMENTO MULTITASKING, IN PARTICOLARE LE RETI FORMATE DA PIÙ COMPITI AUMENTANO LE LORO PRESTAZIONI RISPETTO ALLE RETI FORMATE DA UN SINGOLO COMPITO. INOLTRE, L'APPRENDIMENTO MULTITASKING PUÒ ESSERE MOLTO UTILE QUANDO L'INSIEME DI DATI PER UN COMPITO NON È ABBASTANZA GRANDE. IN QUESTO CASO L'ASSENZA DI DATI IN UN COMPITO È COMPENSATA DAI DATI DEGLI ALTRI COMPITI RIMANENTI. PER QUESTO MOTIVO, INTENDIAMO STUDIARE IN DETTAGLIO IL DEEP MULTITASK LEARNING (DMTL) COME PARTE DI QUESTO PROGETTO. INTENDIAMO DEFINIRE UN QUADRO GENERALE PER LA PROGETTAZIONE DI ARCHITETTURE DMTL E STRATEGIE OTTIMALI PER LA LORO FORMAZIONE. INOLTRE, SI STUDIERÀ L'EFFETTO DELLE SERIE DI DATI SCOMPENSATE PER APPRENDERE LE RETI DMTL. NELLO SPECIFICO, LE RETI DMTL SARANNO APPLICATE A DIVERSE APPLICAZIONI TRA CUI IL RILEVAMENTO DI OGGETTI, LA CLASSIFICAZIONE DELLE SCENE, IL RILEVAMENTO DELLA "SALENZA", L'AUTOMAZIONE DEL PROCESSO DI DESCRIZIONE DEL CONTENUTO DELL'IMMAGINE E IL MONITORAGGIO VISIVO (TEMA DI RICERCA IN CUI IL GRUPPO DI LAMPADE È GIÀ COINVOLTO MA CHE SARÀ ORA CONSIDERATO DAL PUNTO DI VISTA DI UN UNICO COMPITO). (Italian) | |||||||||||||||
| Property / summary: L'APPRENDIMENTO PROFONDO ("DEEP LEARNING") È DIVENTATO LA TECNICA PER ECCELLENZA NEL CAMPO DELL'APPRENDIMENTO AUTOMATICO APPLICATO ALLA VISIONE INFORMATICA. SULLA BASE DEL SUO SUCCESSO NELLA CLASSIFICAZIONE DELLE IMMAGINI, L'APPRENDIMENTO PROFONDO HA SUPERATO (IN TERMINI DI PRESTAZIONI) ALTRE TECNICHE DELLO STESSO AMBITO E VIENE UTILIZZATO OGGI DALLA MAGGIOR PARTE DELLE APPLICAZIONI IN VISIONE DA PARTE DEL COMPUTER, TRA CUI IL RILEVAMENTO DELLA "SALENZA", IL RILEVAMENTO DI OGGETTI, IL TRACCIAMENTO VISIVO, L'ELABORAZIONE DELLE IMMAGINI E L'AUTOMAZIONE DEL PROCESSO DI DESCRIZIONE DEL CONTENUTO DELL'IMMAGINE. L'EXIT raggiunto dalle reti NEURONAL PROFUND è dovuto all'esistenza di basi di dati molto grandi e allo sviluppo di nuove necessità GPUS per il processo dei dati di base._x000D__x000D_ Il multitasking apprehending (MTL — DEI VOSTRI SIGLAS IN ITALIANO) è un'ottima tecnica che è stata stabilita dalla COMUNITÀ SCIENTIFICA DI RICERCA AUTOMATICA. QUESTA TECNICA CONTEMPLA DIVERSI COMPITI IN MODO CONGIUNTO CON L'OBIETTIVO DI SFRUTTARE LE SOMIGLIANZE CHE CONDIVIDONO. DI CONSEGUENZA, UN MIGLIORAMENTO DELLE PRESTAZIONI PUÒ ESSERE CONSEGUITO RISPETTO A SE CIASCUN COMPITO FOSSE CONSIDERATO SEPARATAMENTE. LA TUA APPLICAZIONE È ADATTA A QUALSIASI PROBLEMA IN CUI CI SONO UNA SERIE DI ATTIVITÀ CORRELATE DA IMPARARE E/O QUANDO C'È UN PICCOLO SET DI DATI PER ESSERE IN GRADO DI IMPARARE UN PARTICOLARE COMPITO. MTL è stato avviato dalla capacità dell'essere umano di migliorare il processo di fermo di un tribunale se viene effettuato in un modo che è collegato ad altri territori che sono stati collegati, contemporaneamente, a un modo individuale._x000D_x000D__x000D__x000D_________________________________x000D_x000D__x x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___x000D__x000D__x005F L'OBIETTIVO DI PRESENTE MEMORIA È Proponer E STUDY UN FRAMEWORK teorico come una COMUNITÀ INCLUSO I DUE CONCETTI: APPRENDIMENTO PROFONDO E MTL. L'INIZIATIVA DI QUESTO PROGETTO SI BASA SULL'ESISTENZA DI RISULTATI INIZIALI PROMETTENTI IN QUESTA DIREZIONE. LA NOSTRA IPOTESI DI LAVORO È: LE RETI NEURALI PROFONDE POSSONO BENEFICIARE DELLA STRATEGIA DI APPRENDIMENTO MULTITASKING, IN PARTICOLARE LE RETI FORMATE DA PIÙ COMPITI AUMENTANO LE LORO PRESTAZIONI RISPETTO ALLE RETI FORMATE DA UN SINGOLO COMPITO. INOLTRE, L'APPRENDIMENTO MULTITASKING PUÒ ESSERE MOLTO UTILE QUANDO L'INSIEME DI DATI PER UN COMPITO NON È ABBASTANZA GRANDE. IN QUESTO CASO L'ASSENZA DI DATI IN UN COMPITO È COMPENSATA DAI DATI DEGLI ALTRI COMPITI RIMANENTI. PER QUESTO MOTIVO, INTENDIAMO STUDIARE IN DETTAGLIO IL DEEP MULTITASK LEARNING (DMTL) COME PARTE DI QUESTO PROGETTO. INTENDIAMO DEFINIRE UN QUADRO GENERALE PER LA PROGETTAZIONE DI ARCHITETTURE DMTL E STRATEGIE OTTIMALI PER LA LORO FORMAZIONE. INOLTRE, SI STUDIERÀ L'EFFETTO DELLE SERIE DI DATI SCOMPENSATE PER APPRENDERE LE RETI DMTL. NELLO SPECIFICO, LE RETI DMTL SARANNO APPLICATE A DIVERSE APPLICAZIONI TRA CUI IL RILEVAMENTO DI OGGETTI, LA CLASSIFICAZIONE DELLE SCENE, IL RILEVAMENTO DELLA "SALENZA", L'AUTOMAZIONE DEL PROCESSO DI DESCRIZIONE DEL CONTENUTO DELL'IMMAGINE E IL MONITORAGGIO VISIVO (TEMA DI RICERCA IN CUI IL GRUPPO DI LAMPADE È GIÀ COINVOLTO MA CHE SARÀ ORA CONSIDERATO DAL PUNTO DI VISTA DI UN UNICO COMPITO). (Italian) / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / summary: L'APPRENDIMENTO PROFONDO ("DEEP LEARNING") È DIVENTATO LA TECNICA PER ECCELLENZA NEL CAMPO DELL'APPRENDIMENTO AUTOMATICO APPLICATO ALLA VISIONE INFORMATICA. SULLA BASE DEL SUO SUCCESSO NELLA CLASSIFICAZIONE DELLE IMMAGINI, L'APPRENDIMENTO PROFONDO HA SUPERATO (IN TERMINI DI PRESTAZIONI) ALTRE TECNICHE DELLO STESSO AMBITO E VIENE UTILIZZATO OGGI DALLA MAGGIOR PARTE DELLE APPLICAZIONI IN VISIONE DA PARTE DEL COMPUTER, TRA CUI IL RILEVAMENTO DELLA "SALENZA", IL RILEVAMENTO DI OGGETTI, IL TRACCIAMENTO VISIVO, L'ELABORAZIONE DELLE IMMAGINI E L'AUTOMAZIONE DEL PROCESSO DI DESCRIZIONE DEL CONTENUTO DELL'IMMAGINE. L'EXIT raggiunto dalle reti NEURONAL PROFUND è dovuto all'esistenza di basi di dati molto grandi e allo sviluppo di nuove necessità GPUS per il processo dei dati di base._x000D__x000D_ Il multitasking apprehending (MTL — DEI VOSTRI SIGLAS IN ITALIANO) è un'ottima tecnica che è stata stabilita dalla COMUNITÀ SCIENTIFICA DI RICERCA AUTOMATICA. QUESTA TECNICA CONTEMPLA DIVERSI COMPITI IN MODO CONGIUNTO CON L'OBIETTIVO DI SFRUTTARE LE SOMIGLIANZE CHE CONDIVIDONO. DI CONSEGUENZA, UN MIGLIORAMENTO DELLE PRESTAZIONI PUÒ ESSERE CONSEGUITO RISPETTO A SE CIASCUN COMPITO FOSSE CONSIDERATO SEPARATAMENTE. LA TUA APPLICAZIONE È ADATTA A QUALSIASI PROBLEMA IN CUI CI SONO UNA SERIE DI ATTIVITÀ CORRELATE DA IMPARARE E/O QUANDO C'È UN PICCOLO SET DI DATI PER ESSERE IN GRADO DI IMPARARE UN PARTICOLARE COMPITO. MTL è stato avviato dalla capacità dell'essere umano di migliorare il processo di fermo di un tribunale se viene effettuato in un modo che è collegato ad altri territori che sono stati collegati, contemporaneamente, a un modo individuale._x000D_x000D__x000D__x000D_________________________________x000D_x000D__x x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___x000D__x000D__x005F L'OBIETTIVO DI PRESENTE MEMORIA È Proponer E STUDY UN FRAMEWORK teorico come una COMUNITÀ INCLUSO I DUE CONCETTI: APPRENDIMENTO PROFONDO E MTL. L'INIZIATIVA DI QUESTO PROGETTO SI BASA SULL'ESISTENZA DI RISULTATI INIZIALI PROMETTENTI IN QUESTA DIREZIONE. LA NOSTRA IPOTESI DI LAVORO È: LE RETI NEURALI PROFONDE POSSONO BENEFICIARE DELLA STRATEGIA DI APPRENDIMENTO MULTITASKING, IN PARTICOLARE LE RETI FORMATE DA PIÙ COMPITI AUMENTANO LE LORO PRESTAZIONI RISPETTO ALLE RETI FORMATE DA UN SINGOLO COMPITO. INOLTRE, L'APPRENDIMENTO MULTITASKING PUÒ ESSERE MOLTO UTILE QUANDO L'INSIEME DI DATI PER UN COMPITO NON È ABBASTANZA GRANDE. IN QUESTO CASO L'ASSENZA DI DATI IN UN COMPITO È COMPENSATA DAI DATI DEGLI ALTRI COMPITI RIMANENTI. PER QUESTO MOTIVO, INTENDIAMO STUDIARE IN DETTAGLIO IL DEEP MULTITASK LEARNING (DMTL) COME PARTE DI QUESTO PROGETTO. INTENDIAMO DEFINIRE UN QUADRO GENERALE PER LA PROGETTAZIONE DI ARCHITETTURE DMTL E STRATEGIE OTTIMALI PER LA LORO FORMAZIONE. INOLTRE, SI STUDIERÀ L'EFFETTO DELLE SERIE DI DATI SCOMPENSATE PER APPRENDERE LE RETI DMTL. NELLO SPECIFICO, LE RETI DMTL SARANNO APPLICATE A DIVERSE APPLICAZIONI TRA CUI IL RILEVAMENTO DI OGGETTI, LA CLASSIFICAZIONE DELLE SCENE, IL RILEVAMENTO DELLA "SALENZA", L'AUTOMAZIONE DEL PROCESSO DI DESCRIZIONE DEL CONTENUTO DELL'IMMAGINE E IL MONITORAGGIO VISIVO (TEMA DI RICERCA IN CUI IL GRUPPO DI LAMPADE È GIÀ COINVOLTO MA CHE SARÀ ORA CONSIDERATO DAL PUNTO DI VISTA DI UN UNICO COMPITO). (Italian) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 16 January 2022
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
Η ΒΑΘΙΆ ΜΆΘΗΣΗ («ΒΑΘΙΆ ΜΆΘΗΣΗ») ΈΧΕΙ ΚΑΤΑΣΤΕΊ Η ΚΑΤ’ ΕΞΟΧΉΝ ΤΕΧΝΙΚΉ ΣΤΟΝ ΤΟΜΈΑ ΤΗΣ ΑΥΤΌΜΑΤΗΣ ΜΆΘΗΣΗΣ ΠΟΥ ΕΦΑΡΜΌΖΕΤΑΙ ΣΤΗΝ ΌΡΑΣΗ ΤΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΏΝ. ΜΕ ΒΆΣΗ ΤΗΝ ΕΠΙΤΥΧΊΑ ΤΗΣ ΣΤΗΝ ΤΑΞΙΝΌΜΗΣΗ ΤΩΝ ΕΙΚΌΝΩΝ, Η ΒΑΘΙΆ ΜΆΘΗΣΗ ΈΧΕΙ ΞΕΠΕΡΆΣΕΙ (ΌΣΟΝ ΑΦΟΡΆ ΤΗΝ ΑΠΌΔΟΣΗ) ΆΛΛΕΣ ΤΕΧΝΙΚΈΣ ΤΟΥ ΊΔΙΟΥ ΠΕΔΊΟΥ ΚΑΙ ΧΡΗΣΙΜΟΠΟΙΕΊΤΑΙ ΣΉΜΕΡΑ ΑΠΌ ΤΗΝ ΠΛΕΙΟΝΌΤΗΤΑ ΤΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΏΝ ΣΤΗΝ ΌΡΑΣΗ ΜΈΣΩ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΉ, ΣΥΜΠΕΡΙΛΑΜΒΑΝΟΜΈΝΗΣ ΤΗΣ ΑΝΊΧΝΕΥΣΗΣ ΤΗΣ «ΕΠΕΊΚΕΙΑΣ», ΤΗΣ ΑΝΊΧΝΕΥΣΗΣ ΑΝΤΙΚΕΙΜΈΝΩΝ, ΤΗΣ ΟΠΤΙΚΉΣ ΠΑΡΑΚΟΛΟΎΘΗΣΗΣ, ΤΗΣ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΊΑΣ ΕΙΚΌΝΩΝ ΚΑΙ ΤΗΣ ΑΥΤΟΜΑΤΟΠΟΊΗΣΗΣ ΤΗΣ ΔΙΑΔΙΚΑΣΊΑΣ ΠΕΡΙΓΡΑΦΉΣ ΤΟΥ ΠΕΡΙΕΧΟΜΈΝΟΥ ΤΗΣ ΕΙΚΌΝΑΣ. Η ΕΞΑΓΩΓΗ που επιτυγχάνεται από τα δίκτυα PROFUND NEURONAL οφείλεται στην ύπαρξη πολύ μεγάλων βάσεων δεδομένων και στην ανάπτυξη νέων αναγκών GPUS για τη διαδικασία των βασικών δεδομένων._x000D__x000D_ Η πολυκαθοριστική σύλληψη (MTL — BY ΣΑΣ ΣΤΗΝ ΑΓΓΛΙΚΗ) είναι μια πολύ καλή τεχνική που έχει καθιερωθεί από την ΕΠΙΣΤΗΜΙΚΗ ΚΟΙΝΟΤΗΤΑ ΑΥΤΟΜΑΤΙΚΗΣ ΜΑΘΗΣΗΣ. Η ΤΕΧΝΙΚΉ ΑΥΤΉ ΕΞΕΤΆΖΕΙ ΔΙΆΦΟΡΑ ΚΑΘΉΚΟΝΤΑ ΑΠΌ ΚΟΙΝΟΎ ΜΕ ΣΚΟΠΌ ΤΗΝ ΑΞΙΟΠΟΊΗΣΗ ΤΩΝ ΟΜΟΙΟΤΉΤΩΝ ΠΟΥ ΜΟΙΡΆΖΟΝΤΑΙ. ΩΣ ΕΚ ΤΟΎΤΟΥ, ΜΠΟΡΕΊ ΝΑ ΕΠΙΤΕΥΧΘΕΊ ΒΕΛΤΊΩΣΗ ΤΩΝ ΕΠΙΔΌΣΕΩΝ ΑΠ’ Ό,ΤΙ ΕΆΝ ΚΆΘΕ ΕΡΓΑΣΊΑ ΕΞΕΤΑΖΌΤΑΝ ΧΩΡΙΣΤΆ. Η ΑΊΤΗΣΉ ΣΑΣ ΕΊΝΑΙ ΚΑΤΆΛΛΗΛΗ ΓΙΑ ΟΠΟΙΟΔΉΠΟΤΕ ΠΡΌΒΛΗΜΑ ΌΠΟΥ ΥΠΆΡΧΟΥΝ ΔΙΆΦΟΡΕΣ ΣΧΕΤΙΚΈΣ ΕΡΓΑΣΊΕΣ ΓΙΑ ΝΑ ΜΆΘΕΤΕ Ή/ΚΑΙ ΌΤΑΝ ΥΠΆΡΧΕΙ ΈΝΑ ΜΙΚΡΌ ΣΎΝΟΛΟ ΔΕΔΟΜΈΝΩΝ ΓΙΑ ΝΑ ΜΠΟΡΈΣΕΤΕ ΝΑ ΜΆΘΕΤΕ ΜΙΑ ΣΥΓΚΕΚΡΙΜΈΝΗ ΕΡΓΑΣΊΑ. Η MTL ξεκίνησε από την ικανότητα του ανθρώπου να βελτιώσει τη διαδικασία σύλληψης ενός δικαστηρίου εάν αυτή πραγματοποιείται με τρόπο που συνδέεται με άλλες περιοχές που έχουν συνδεθεί ταυτόχρονα με έναν ατομικό τρόπο._x000D_x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D__x000D x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D__x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D ΠΡΟΤΕΙΝΕΤΑΙ ΚΑΙ ΜΕΛΕΤΗΣΙΩΤΙΚΟ ΠΛΑΙΣΙΟ ΩΣ ΚΟΙΝΟΤΗΤΕΣ που ΠΕΡΙΛΑΜΒΑΝΟΝΤΑΙ στα ΔΙΚΤΥΑ ΑΝΤΑΓΩΝΙΣΤΙΚΟΤΗΤΑΣ: ΒΑΘΙΆ ΜΆΘΗΣΗ ΚΑΙ MTL. Η ΠΡΩΤΟΒΟΥΛΊΑ ΑΥΤΟΎ ΤΟΥ ΈΡΓΟΥ ΒΑΣΊΖΕΤΑΙ ΣΤΗΝ ΎΠΑΡΞΗ ΕΛΠΙΔΟΦΌΡΩΝ ΑΡΧΙΚΏΝ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΆΤΩΝ ΠΡΟΣ ΤΗΝ ΚΑΤΕΎΘΥΝΣΗ ΑΥΤΉ. Η ΥΠΌΘΕΣΗ ΕΡΓΑΣΊΑΣ ΜΑΣ ΕΊΝΑΙ: ΤΑ ΒΑΘΙΆ ΝΕΥΡΩΝΙΚΆ ΔΊΚΤΥΑ ΜΠΟΡΟΎΝ ΝΑ ΕΠΩΦΕΛΗΘΟΎΝ ΑΠΌ ΤΗ ΣΤΡΑΤΗΓΙΚΉ ΜΆΘΗΣΗΣ ΠΟΛΛΑΠΛΏΝ ΚΑΘΗΚΌΝΤΩΝ, ΤΑ ΔΊΚΤΥΑ ΠΟΛΛΑΠΛΏΝ ΚΑΘΗΚΌΝΤΩΝ ΠΟΥ ΕΚΠΑΙΔΕΎΟΝΤΑΙ I.E. ΑΥΞΆΝΟΥΝ ΤΙΣ ΕΠΙΔΌΣΕΙΣ ΤΟΥΣ ΣΕ ΣΎΓΚΡΙΣΗ ΜΕ ΤΑ ΜΟΝΟΚΑΤΑΡΤΙΣΜΈΝΑ ΔΊΚΤΥΑ. ΕΠΙΠΛΈΟΝ, Η ΜΆΘΗΣΗ ΠΟΛΛΑΠΛΏΝ ΚΑΘΗΚΌΝΤΩΝ ΜΠΟΡΕΊ ΝΑ ΕΊΝΑΙ ΠΟΛΎ ΧΡΉΣΙΜΗ ΌΤΑΝ ΤΟ ΣΎΝΟΛΟ ΔΕΔΟΜΈΝΩΝ ΓΙΑ ΜΙΑ ΕΡΓΑΣΊΑ ΔΕΝ ΕΊΝΑΙ ΑΡΚΕΤΆ ΜΕΓΆΛΟ. ΣΤΗΝ ΠΕΡΊΠΤΩΣΗ ΑΥΤΉ, Η ΑΠΟΥΣΊΑ ΔΕΔΟΜΈΝΩΝ ΣΕ ΜΊΑ ΕΡΓΑΣΊΑ ΑΝΤΙΣΤΑΘΜΊΖΕΤΑΙ ΑΠΌ ΤΑ ΔΕΔΟΜΈΝΑ ΤΩΝ ΆΛΛΩΝ ΥΠΌΛΟΙΠΩΝ ΚΑΘΗΚΌΝΤΩΝ. ΓΙΑ ΤΟ ΛΌΓΟ ΑΥΤΌ, ΣΚΟΠΕΎΟΥΜΕ ΝΑ ΜΕΛΕΤΉΣΟΥΜΕ ΛΕΠΤΟΜΕΡΏΣ ΤΗ ΒΑΘΙΆ ΠΟΛΥΕΡΓΑΣΊΑ ΜΆΘΗΣΗΣ (DMTL) ΣΤΟ ΠΛΑΊΣΙΟ ΑΥΤΟΎ ΤΟΥ ΈΡΓΟΥ. ΣΚΟΠΕΎΟΥΜΕ ΝΑ ΚΑΘΟΡΊΣΟΥΜΕ ΈΝΑ ΓΕΝΙΚΌ ΠΛΑΊΣΙΟ ΓΙΑ ΤΟ ΣΧΕΔΙΑΣΜΌ ΤΩΝ ΑΡΧΙΤΕΚΤΟΝΙΚΏΝ DMTL ΚΑΙ ΤΩΝ ΒΈΛΤΙΣΤΩΝ ΣΤΡΑΤΗΓΙΚΏΝ ΓΙΑ ΤΗΝ ΕΚΠΑΊΔΕΥΣΉ ΤΟΥΣ. ΕΠΙΠΛΈΟΝ, ΘΑ ΜΕΛΕΤΗΘΕΊ Η ΕΠΊΔΡΑΣΗ ΤΩΝ ΜΗ ΑΝΤΙΣΤΑΘΜΙΖΌΜΕΝΩΝ ΣΥΝΌΛΩΝ ΔΕΔΟΜΈΝΩΝ ΓΙΑ ΤΗΝ ΕΚΜΆΘΗΣΗ ΔΙΚΤΎΩΝ DMTL. ΣΥΓΚΕΚΡΙΜΈΝΑ, ΤΑ ΔΊΚΤΥΑ DMTL ΘΑ ΕΦΑΡΜΟΣΤΟΎΝ ΣΕ ΔΙΆΦΟΡΕΣ ΕΦΑΡΜΟΓΈΣ, ΣΥΜΠΕΡΙΛΑΜΒΑΝΟΜΈΝΗΣ ΤΗΣ ΑΝΊΧΝΕΥΣΗΣ ΑΝΤΙΚΕΙΜΈΝΩΝ, ΤΗΣ ΤΑΞΙΝΌΜΗΣΗΣ ΤΩΝ ΣΚΗΝΏΝ, ΤΗΣ ΑΝΊΧΝΕΥΣΗΣ ΤΗΣ «ΕΠΕΊΚΕΙΑΣ», ΤΗΣ ΑΥΤΟΜΑΤΟΠΟΊΗΣΗΣ ΤΗΣ ΔΙΑΔΙΚΑΣΊΑΣ ΠΕΡΙΓΡΑΦΉΣ ΤΩΝ ΠΕΡΙΕΧΟΜΈΝΩΝ ΤΗΣ ΕΙΚΌΝΑΣ ΚΑΙ ΤΗΣ ΟΠΤΙΚΉΣ ΠΑΡΑΚΟΛΟΎΘΗΣΗΣ (ΘΈΜΑΤΑ ΈΡΕΥΝΑΣ ΣΤΑ ΟΠΟΊΑ ΣΥΜΜΕΤΈΧΕΙ ΉΔΗ Η ΟΜΆΔΑ ΛΑΜΠΤΉΡΩΝ, ΑΛΛΆ ΤΑ ΟΠΟΊΑ ΘΑ ΕΞΕΤΑΣΤΟΎΝ ΤΏΡΑ ΑΠΌ ΤΗΝ ΆΠΟΨΗ ΜΙΑΣ ΕΝΙΑΊΑΣ ΕΡΓΑΣΊΑΣ). (Greek) | |||||||||||||||
| Property / summary: Η ΒΑΘΙΆ ΜΆΘΗΣΗ («ΒΑΘΙΆ ΜΆΘΗΣΗ») ΈΧΕΙ ΚΑΤΑΣΤΕΊ Η ΚΑΤ’ ΕΞΟΧΉΝ ΤΕΧΝΙΚΉ ΣΤΟΝ ΤΟΜΈΑ ΤΗΣ ΑΥΤΌΜΑΤΗΣ ΜΆΘΗΣΗΣ ΠΟΥ ΕΦΑΡΜΌΖΕΤΑΙ ΣΤΗΝ ΌΡΑΣΗ ΤΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΏΝ. ΜΕ ΒΆΣΗ ΤΗΝ ΕΠΙΤΥΧΊΑ ΤΗΣ ΣΤΗΝ ΤΑΞΙΝΌΜΗΣΗ ΤΩΝ ΕΙΚΌΝΩΝ, Η ΒΑΘΙΆ ΜΆΘΗΣΗ ΈΧΕΙ ΞΕΠΕΡΆΣΕΙ (ΌΣΟΝ ΑΦΟΡΆ ΤΗΝ ΑΠΌΔΟΣΗ) ΆΛΛΕΣ ΤΕΧΝΙΚΈΣ ΤΟΥ ΊΔΙΟΥ ΠΕΔΊΟΥ ΚΑΙ ΧΡΗΣΙΜΟΠΟΙΕΊΤΑΙ ΣΉΜΕΡΑ ΑΠΌ ΤΗΝ ΠΛΕΙΟΝΌΤΗΤΑ ΤΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΏΝ ΣΤΗΝ ΌΡΑΣΗ ΜΈΣΩ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΉ, ΣΥΜΠΕΡΙΛΑΜΒΑΝΟΜΈΝΗΣ ΤΗΣ ΑΝΊΧΝΕΥΣΗΣ ΤΗΣ «ΕΠΕΊΚΕΙΑΣ», ΤΗΣ ΑΝΊΧΝΕΥΣΗΣ ΑΝΤΙΚΕΙΜΈΝΩΝ, ΤΗΣ ΟΠΤΙΚΉΣ ΠΑΡΑΚΟΛΟΎΘΗΣΗΣ, ΤΗΣ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΊΑΣ ΕΙΚΌΝΩΝ ΚΑΙ ΤΗΣ ΑΥΤΟΜΑΤΟΠΟΊΗΣΗΣ ΤΗΣ ΔΙΑΔΙΚΑΣΊΑΣ ΠΕΡΙΓΡΑΦΉΣ ΤΟΥ ΠΕΡΙΕΧΟΜΈΝΟΥ ΤΗΣ ΕΙΚΌΝΑΣ. Η ΕΞΑΓΩΓΗ που επιτυγχάνεται από τα δίκτυα PROFUND NEURONAL οφείλεται στην ύπαρξη πολύ μεγάλων βάσεων δεδομένων και στην ανάπτυξη νέων αναγκών GPUS για τη διαδικασία των βασικών δεδομένων._x000D__x000D_ Η πολυκαθοριστική σύλληψη (MTL — BY ΣΑΣ ΣΤΗΝ ΑΓΓΛΙΚΗ) είναι μια πολύ καλή τεχνική που έχει καθιερωθεί από την ΕΠΙΣΤΗΜΙΚΗ ΚΟΙΝΟΤΗΤΑ ΑΥΤΟΜΑΤΙΚΗΣ ΜΑΘΗΣΗΣ. Η ΤΕΧΝΙΚΉ ΑΥΤΉ ΕΞΕΤΆΖΕΙ ΔΙΆΦΟΡΑ ΚΑΘΉΚΟΝΤΑ ΑΠΌ ΚΟΙΝΟΎ ΜΕ ΣΚΟΠΌ ΤΗΝ ΑΞΙΟΠΟΊΗΣΗ ΤΩΝ ΟΜΟΙΟΤΉΤΩΝ ΠΟΥ ΜΟΙΡΆΖΟΝΤΑΙ. ΩΣ ΕΚ ΤΟΎΤΟΥ, ΜΠΟΡΕΊ ΝΑ ΕΠΙΤΕΥΧΘΕΊ ΒΕΛΤΊΩΣΗ ΤΩΝ ΕΠΙΔΌΣΕΩΝ ΑΠ’ Ό,ΤΙ ΕΆΝ ΚΆΘΕ ΕΡΓΑΣΊΑ ΕΞΕΤΑΖΌΤΑΝ ΧΩΡΙΣΤΆ. Η ΑΊΤΗΣΉ ΣΑΣ ΕΊΝΑΙ ΚΑΤΆΛΛΗΛΗ ΓΙΑ ΟΠΟΙΟΔΉΠΟΤΕ ΠΡΌΒΛΗΜΑ ΌΠΟΥ ΥΠΆΡΧΟΥΝ ΔΙΆΦΟΡΕΣ ΣΧΕΤΙΚΈΣ ΕΡΓΑΣΊΕΣ ΓΙΑ ΝΑ ΜΆΘΕΤΕ Ή/ΚΑΙ ΌΤΑΝ ΥΠΆΡΧΕΙ ΈΝΑ ΜΙΚΡΌ ΣΎΝΟΛΟ ΔΕΔΟΜΈΝΩΝ ΓΙΑ ΝΑ ΜΠΟΡΈΣΕΤΕ ΝΑ ΜΆΘΕΤΕ ΜΙΑ ΣΥΓΚΕΚΡΙΜΈΝΗ ΕΡΓΑΣΊΑ. Η MTL ξεκίνησε από την ικανότητα του ανθρώπου να βελτιώσει τη διαδικασία σύλληψης ενός δικαστηρίου εάν αυτή πραγματοποιείται με τρόπο που συνδέεται με άλλες περιοχές που έχουν συνδεθεί ταυτόχρονα με έναν ατομικό τρόπο._x000D_x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D__x000D x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D__x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D ΠΡΟΤΕΙΝΕΤΑΙ ΚΑΙ ΜΕΛΕΤΗΣΙΩΤΙΚΟ ΠΛΑΙΣΙΟ ΩΣ ΚΟΙΝΟΤΗΤΕΣ που ΠΕΡΙΛΑΜΒΑΝΟΝΤΑΙ στα ΔΙΚΤΥΑ ΑΝΤΑΓΩΝΙΣΤΙΚΟΤΗΤΑΣ: ΒΑΘΙΆ ΜΆΘΗΣΗ ΚΑΙ MTL. Η ΠΡΩΤΟΒΟΥΛΊΑ ΑΥΤΟΎ ΤΟΥ ΈΡΓΟΥ ΒΑΣΊΖΕΤΑΙ ΣΤΗΝ ΎΠΑΡΞΗ ΕΛΠΙΔΟΦΌΡΩΝ ΑΡΧΙΚΏΝ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΆΤΩΝ ΠΡΟΣ ΤΗΝ ΚΑΤΕΎΘΥΝΣΗ ΑΥΤΉ. Η ΥΠΌΘΕΣΗ ΕΡΓΑΣΊΑΣ ΜΑΣ ΕΊΝΑΙ: ΤΑ ΒΑΘΙΆ ΝΕΥΡΩΝΙΚΆ ΔΊΚΤΥΑ ΜΠΟΡΟΎΝ ΝΑ ΕΠΩΦΕΛΗΘΟΎΝ ΑΠΌ ΤΗ ΣΤΡΑΤΗΓΙΚΉ ΜΆΘΗΣΗΣ ΠΟΛΛΑΠΛΏΝ ΚΑΘΗΚΌΝΤΩΝ, ΤΑ ΔΊΚΤΥΑ ΠΟΛΛΑΠΛΏΝ ΚΑΘΗΚΌΝΤΩΝ ΠΟΥ ΕΚΠΑΙΔΕΎΟΝΤΑΙ I.E. ΑΥΞΆΝΟΥΝ ΤΙΣ ΕΠΙΔΌΣΕΙΣ ΤΟΥΣ ΣΕ ΣΎΓΚΡΙΣΗ ΜΕ ΤΑ ΜΟΝΟΚΑΤΑΡΤΙΣΜΈΝΑ ΔΊΚΤΥΑ. ΕΠΙΠΛΈΟΝ, Η ΜΆΘΗΣΗ ΠΟΛΛΑΠΛΏΝ ΚΑΘΗΚΌΝΤΩΝ ΜΠΟΡΕΊ ΝΑ ΕΊΝΑΙ ΠΟΛΎ ΧΡΉΣΙΜΗ ΌΤΑΝ ΤΟ ΣΎΝΟΛΟ ΔΕΔΟΜΈΝΩΝ ΓΙΑ ΜΙΑ ΕΡΓΑΣΊΑ ΔΕΝ ΕΊΝΑΙ ΑΡΚΕΤΆ ΜΕΓΆΛΟ. ΣΤΗΝ ΠΕΡΊΠΤΩΣΗ ΑΥΤΉ, Η ΑΠΟΥΣΊΑ ΔΕΔΟΜΈΝΩΝ ΣΕ ΜΊΑ ΕΡΓΑΣΊΑ ΑΝΤΙΣΤΑΘΜΊΖΕΤΑΙ ΑΠΌ ΤΑ ΔΕΔΟΜΈΝΑ ΤΩΝ ΆΛΛΩΝ ΥΠΌΛΟΙΠΩΝ ΚΑΘΗΚΌΝΤΩΝ. ΓΙΑ ΤΟ ΛΌΓΟ ΑΥΤΌ, ΣΚΟΠΕΎΟΥΜΕ ΝΑ ΜΕΛΕΤΉΣΟΥΜΕ ΛΕΠΤΟΜΕΡΏΣ ΤΗ ΒΑΘΙΆ ΠΟΛΥΕΡΓΑΣΊΑ ΜΆΘΗΣΗΣ (DMTL) ΣΤΟ ΠΛΑΊΣΙΟ ΑΥΤΟΎ ΤΟΥ ΈΡΓΟΥ. ΣΚΟΠΕΎΟΥΜΕ ΝΑ ΚΑΘΟΡΊΣΟΥΜΕ ΈΝΑ ΓΕΝΙΚΌ ΠΛΑΊΣΙΟ ΓΙΑ ΤΟ ΣΧΕΔΙΑΣΜΌ ΤΩΝ ΑΡΧΙΤΕΚΤΟΝΙΚΏΝ DMTL ΚΑΙ ΤΩΝ ΒΈΛΤΙΣΤΩΝ ΣΤΡΑΤΗΓΙΚΏΝ ΓΙΑ ΤΗΝ ΕΚΠΑΊΔΕΥΣΉ ΤΟΥΣ. ΕΠΙΠΛΈΟΝ, ΘΑ ΜΕΛΕΤΗΘΕΊ Η ΕΠΊΔΡΑΣΗ ΤΩΝ ΜΗ ΑΝΤΙΣΤΑΘΜΙΖΌΜΕΝΩΝ ΣΥΝΌΛΩΝ ΔΕΔΟΜΈΝΩΝ ΓΙΑ ΤΗΝ ΕΚΜΆΘΗΣΗ ΔΙΚΤΎΩΝ DMTL. ΣΥΓΚΕΚΡΙΜΈΝΑ, ΤΑ ΔΊΚΤΥΑ DMTL ΘΑ ΕΦΑΡΜΟΣΤΟΎΝ ΣΕ ΔΙΆΦΟΡΕΣ ΕΦΑΡΜΟΓΈΣ, ΣΥΜΠΕΡΙΛΑΜΒΑΝΟΜΈΝΗΣ ΤΗΣ ΑΝΊΧΝΕΥΣΗΣ ΑΝΤΙΚΕΙΜΈΝΩΝ, ΤΗΣ ΤΑΞΙΝΌΜΗΣΗΣ ΤΩΝ ΣΚΗΝΏΝ, ΤΗΣ ΑΝΊΧΝΕΥΣΗΣ ΤΗΣ «ΕΠΕΊΚΕΙΑΣ», ΤΗΣ ΑΥΤΟΜΑΤΟΠΟΊΗΣΗΣ ΤΗΣ ΔΙΑΔΙΚΑΣΊΑΣ ΠΕΡΙΓΡΑΦΉΣ ΤΩΝ ΠΕΡΙΕΧΟΜΈΝΩΝ ΤΗΣ ΕΙΚΌΝΑΣ ΚΑΙ ΤΗΣ ΟΠΤΙΚΉΣ ΠΑΡΑΚΟΛΟΎΘΗΣΗΣ (ΘΈΜΑΤΑ ΈΡΕΥΝΑΣ ΣΤΑ ΟΠΟΊΑ ΣΥΜΜΕΤΈΧΕΙ ΉΔΗ Η ΟΜΆΔΑ ΛΑΜΠΤΉΡΩΝ, ΑΛΛΆ ΤΑ ΟΠΟΊΑ ΘΑ ΕΞΕΤΑΣΤΟΎΝ ΤΏΡΑ ΑΠΌ ΤΗΝ ΆΠΟΨΗ ΜΙΑΣ ΕΝΙΑΊΑΣ ΕΡΓΑΣΊΑΣ). (Greek) / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / summary: Η ΒΑΘΙΆ ΜΆΘΗΣΗ («ΒΑΘΙΆ ΜΆΘΗΣΗ») ΈΧΕΙ ΚΑΤΑΣΤΕΊ Η ΚΑΤ’ ΕΞΟΧΉΝ ΤΕΧΝΙΚΉ ΣΤΟΝ ΤΟΜΈΑ ΤΗΣ ΑΥΤΌΜΑΤΗΣ ΜΆΘΗΣΗΣ ΠΟΥ ΕΦΑΡΜΌΖΕΤΑΙ ΣΤΗΝ ΌΡΑΣΗ ΤΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΏΝ. ΜΕ ΒΆΣΗ ΤΗΝ ΕΠΙΤΥΧΊΑ ΤΗΣ ΣΤΗΝ ΤΑΞΙΝΌΜΗΣΗ ΤΩΝ ΕΙΚΌΝΩΝ, Η ΒΑΘΙΆ ΜΆΘΗΣΗ ΈΧΕΙ ΞΕΠΕΡΆΣΕΙ (ΌΣΟΝ ΑΦΟΡΆ ΤΗΝ ΑΠΌΔΟΣΗ) ΆΛΛΕΣ ΤΕΧΝΙΚΈΣ ΤΟΥ ΊΔΙΟΥ ΠΕΔΊΟΥ ΚΑΙ ΧΡΗΣΙΜΟΠΟΙΕΊΤΑΙ ΣΉΜΕΡΑ ΑΠΌ ΤΗΝ ΠΛΕΙΟΝΌΤΗΤΑ ΤΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΏΝ ΣΤΗΝ ΌΡΑΣΗ ΜΈΣΩ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΉ, ΣΥΜΠΕΡΙΛΑΜΒΑΝΟΜΈΝΗΣ ΤΗΣ ΑΝΊΧΝΕΥΣΗΣ ΤΗΣ «ΕΠΕΊΚΕΙΑΣ», ΤΗΣ ΑΝΊΧΝΕΥΣΗΣ ΑΝΤΙΚΕΙΜΈΝΩΝ, ΤΗΣ ΟΠΤΙΚΉΣ ΠΑΡΑΚΟΛΟΎΘΗΣΗΣ, ΤΗΣ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΊΑΣ ΕΙΚΌΝΩΝ ΚΑΙ ΤΗΣ ΑΥΤΟΜΑΤΟΠΟΊΗΣΗΣ ΤΗΣ ΔΙΑΔΙΚΑΣΊΑΣ ΠΕΡΙΓΡΑΦΉΣ ΤΟΥ ΠΕΡΙΕΧΟΜΈΝΟΥ ΤΗΣ ΕΙΚΌΝΑΣ. Η ΕΞΑΓΩΓΗ που επιτυγχάνεται από τα δίκτυα PROFUND NEURONAL οφείλεται στην ύπαρξη πολύ μεγάλων βάσεων δεδομένων και στην ανάπτυξη νέων αναγκών GPUS για τη διαδικασία των βασικών δεδομένων._x000D__x000D_ Η πολυκαθοριστική σύλληψη (MTL — BY ΣΑΣ ΣΤΗΝ ΑΓΓΛΙΚΗ) είναι μια πολύ καλή τεχνική που έχει καθιερωθεί από την ΕΠΙΣΤΗΜΙΚΗ ΚΟΙΝΟΤΗΤΑ ΑΥΤΟΜΑΤΙΚΗΣ ΜΑΘΗΣΗΣ. Η ΤΕΧΝΙΚΉ ΑΥΤΉ ΕΞΕΤΆΖΕΙ ΔΙΆΦΟΡΑ ΚΑΘΉΚΟΝΤΑ ΑΠΌ ΚΟΙΝΟΎ ΜΕ ΣΚΟΠΌ ΤΗΝ ΑΞΙΟΠΟΊΗΣΗ ΤΩΝ ΟΜΟΙΟΤΉΤΩΝ ΠΟΥ ΜΟΙΡΆΖΟΝΤΑΙ. ΩΣ ΕΚ ΤΟΎΤΟΥ, ΜΠΟΡΕΊ ΝΑ ΕΠΙΤΕΥΧΘΕΊ ΒΕΛΤΊΩΣΗ ΤΩΝ ΕΠΙΔΌΣΕΩΝ ΑΠ’ Ό,ΤΙ ΕΆΝ ΚΆΘΕ ΕΡΓΑΣΊΑ ΕΞΕΤΑΖΌΤΑΝ ΧΩΡΙΣΤΆ. Η ΑΊΤΗΣΉ ΣΑΣ ΕΊΝΑΙ ΚΑΤΆΛΛΗΛΗ ΓΙΑ ΟΠΟΙΟΔΉΠΟΤΕ ΠΡΌΒΛΗΜΑ ΌΠΟΥ ΥΠΆΡΧΟΥΝ ΔΙΆΦΟΡΕΣ ΣΧΕΤΙΚΈΣ ΕΡΓΑΣΊΕΣ ΓΙΑ ΝΑ ΜΆΘΕΤΕ Ή/ΚΑΙ ΌΤΑΝ ΥΠΆΡΧΕΙ ΈΝΑ ΜΙΚΡΌ ΣΎΝΟΛΟ ΔΕΔΟΜΈΝΩΝ ΓΙΑ ΝΑ ΜΠΟΡΈΣΕΤΕ ΝΑ ΜΆΘΕΤΕ ΜΙΑ ΣΥΓΚΕΚΡΙΜΈΝΗ ΕΡΓΑΣΊΑ. Η MTL ξεκίνησε από την ικανότητα του ανθρώπου να βελτιώσει τη διαδικασία σύλληψης ενός δικαστηρίου εάν αυτή πραγματοποιείται με τρόπο που συνδέεται με άλλες περιοχές που έχουν συνδεθεί ταυτόχρονα με έναν ατομικό τρόπο._x000D_x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D__x000D x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D__x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D ΠΡΟΤΕΙΝΕΤΑΙ ΚΑΙ ΜΕΛΕΤΗΣΙΩΤΙΚΟ ΠΛΑΙΣΙΟ ΩΣ ΚΟΙΝΟΤΗΤΕΣ που ΠΕΡΙΛΑΜΒΑΝΟΝΤΑΙ στα ΔΙΚΤΥΑ ΑΝΤΑΓΩΝΙΣΤΙΚΟΤΗΤΑΣ: ΒΑΘΙΆ ΜΆΘΗΣΗ ΚΑΙ MTL. Η ΠΡΩΤΟΒΟΥΛΊΑ ΑΥΤΟΎ ΤΟΥ ΈΡΓΟΥ ΒΑΣΊΖΕΤΑΙ ΣΤΗΝ ΎΠΑΡΞΗ ΕΛΠΙΔΟΦΌΡΩΝ ΑΡΧΙΚΏΝ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΆΤΩΝ ΠΡΟΣ ΤΗΝ ΚΑΤΕΎΘΥΝΣΗ ΑΥΤΉ. Η ΥΠΌΘΕΣΗ ΕΡΓΑΣΊΑΣ ΜΑΣ ΕΊΝΑΙ: ΤΑ ΒΑΘΙΆ ΝΕΥΡΩΝΙΚΆ ΔΊΚΤΥΑ ΜΠΟΡΟΎΝ ΝΑ ΕΠΩΦΕΛΗΘΟΎΝ ΑΠΌ ΤΗ ΣΤΡΑΤΗΓΙΚΉ ΜΆΘΗΣΗΣ ΠΟΛΛΑΠΛΏΝ ΚΑΘΗΚΌΝΤΩΝ, ΤΑ ΔΊΚΤΥΑ ΠΟΛΛΑΠΛΏΝ ΚΑΘΗΚΌΝΤΩΝ ΠΟΥ ΕΚΠΑΙΔΕΎΟΝΤΑΙ I.E. ΑΥΞΆΝΟΥΝ ΤΙΣ ΕΠΙΔΌΣΕΙΣ ΤΟΥΣ ΣΕ ΣΎΓΚΡΙΣΗ ΜΕ ΤΑ ΜΟΝΟΚΑΤΑΡΤΙΣΜΈΝΑ ΔΊΚΤΥΑ. ΕΠΙΠΛΈΟΝ, Η ΜΆΘΗΣΗ ΠΟΛΛΑΠΛΏΝ ΚΑΘΗΚΌΝΤΩΝ ΜΠΟΡΕΊ ΝΑ ΕΊΝΑΙ ΠΟΛΎ ΧΡΉΣΙΜΗ ΌΤΑΝ ΤΟ ΣΎΝΟΛΟ ΔΕΔΟΜΈΝΩΝ ΓΙΑ ΜΙΑ ΕΡΓΑΣΊΑ ΔΕΝ ΕΊΝΑΙ ΑΡΚΕΤΆ ΜΕΓΆΛΟ. ΣΤΗΝ ΠΕΡΊΠΤΩΣΗ ΑΥΤΉ, Η ΑΠΟΥΣΊΑ ΔΕΔΟΜΈΝΩΝ ΣΕ ΜΊΑ ΕΡΓΑΣΊΑ ΑΝΤΙΣΤΑΘΜΊΖΕΤΑΙ ΑΠΌ ΤΑ ΔΕΔΟΜΈΝΑ ΤΩΝ ΆΛΛΩΝ ΥΠΌΛΟΙΠΩΝ ΚΑΘΗΚΌΝΤΩΝ. ΓΙΑ ΤΟ ΛΌΓΟ ΑΥΤΌ, ΣΚΟΠΕΎΟΥΜΕ ΝΑ ΜΕΛΕΤΉΣΟΥΜΕ ΛΕΠΤΟΜΕΡΏΣ ΤΗ ΒΑΘΙΆ ΠΟΛΥΕΡΓΑΣΊΑ ΜΆΘΗΣΗΣ (DMTL) ΣΤΟ ΠΛΑΊΣΙΟ ΑΥΤΟΎ ΤΟΥ ΈΡΓΟΥ. ΣΚΟΠΕΎΟΥΜΕ ΝΑ ΚΑΘΟΡΊΣΟΥΜΕ ΈΝΑ ΓΕΝΙΚΌ ΠΛΑΊΣΙΟ ΓΙΑ ΤΟ ΣΧΕΔΙΑΣΜΌ ΤΩΝ ΑΡΧΙΤΕΚΤΟΝΙΚΏΝ DMTL ΚΑΙ ΤΩΝ ΒΈΛΤΙΣΤΩΝ ΣΤΡΑΤΗΓΙΚΏΝ ΓΙΑ ΤΗΝ ΕΚΠΑΊΔΕΥΣΉ ΤΟΥΣ. ΕΠΙΠΛΈΟΝ, ΘΑ ΜΕΛΕΤΗΘΕΊ Η ΕΠΊΔΡΑΣΗ ΤΩΝ ΜΗ ΑΝΤΙΣΤΑΘΜΙΖΌΜΕΝΩΝ ΣΥΝΌΛΩΝ ΔΕΔΟΜΈΝΩΝ ΓΙΑ ΤΗΝ ΕΚΜΆΘΗΣΗ ΔΙΚΤΎΩΝ DMTL. ΣΥΓΚΕΚΡΙΜΈΝΑ, ΤΑ ΔΊΚΤΥΑ DMTL ΘΑ ΕΦΑΡΜΟΣΤΟΎΝ ΣΕ ΔΙΆΦΟΡΕΣ ΕΦΑΡΜΟΓΈΣ, ΣΥΜΠΕΡΙΛΑΜΒΑΝΟΜΈΝΗΣ ΤΗΣ ΑΝΊΧΝΕΥΣΗΣ ΑΝΤΙΚΕΙΜΈΝΩΝ, ΤΗΣ ΤΑΞΙΝΌΜΗΣΗΣ ΤΩΝ ΣΚΗΝΏΝ, ΤΗΣ ΑΝΊΧΝΕΥΣΗΣ ΤΗΣ «ΕΠΕΊΚΕΙΑΣ», ΤΗΣ ΑΥΤΟΜΑΤΟΠΟΊΗΣΗΣ ΤΗΣ ΔΙΑΔΙΚΑΣΊΑΣ ΠΕΡΙΓΡΑΦΉΣ ΤΩΝ ΠΕΡΙΕΧΟΜΈΝΩΝ ΤΗΣ ΕΙΚΌΝΑΣ ΚΑΙ ΤΗΣ ΟΠΤΙΚΉΣ ΠΑΡΑΚΟΛΟΎΘΗΣΗΣ (ΘΈΜΑΤΑ ΈΡΕΥΝΑΣ ΣΤΑ ΟΠΟΊΑ ΣΥΜΜΕΤΈΧΕΙ ΉΔΗ Η ΟΜΆΔΑ ΛΑΜΠΤΉΡΩΝ, ΑΛΛΆ ΤΑ ΟΠΟΊΑ ΘΑ ΕΞΕΤΑΣΤΟΎΝ ΤΏΡΑ ΑΠΌ ΤΗΝ ΆΠΟΨΗ ΜΙΑΣ ΕΝΙΑΊΑΣ ΕΡΓΑΣΊΑΣ). (Greek) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 18 August 2022
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
DYB LÆRING ("DYB LÆRING") ER BLEVET TEKNIK PAR EXCELLENCE INDEN FOR AUTOMATISK LÆRING, DER ANVENDES PÅ COMPUTERSYN. BASERET PÅ SUCCESEN MED KLASSIFICERINGEN AF BILLEDER HAR DYB LÆRING (MED HENSYN TIL YDEEVNE) OVERGÅET ANDRE TEKNIKKER AF SAMME OMFANG OG ANVENDES I DAG AF DE FLESTE APPLIKATIONER I VISIONER AF COMPUTER, HERUNDER PÅVISNING AF "SALIENS", DETEKTION AF OBJEKTER, VISUEL SPORING, BILLEDBEHANDLING OG AUTOMATISERING AF PROCESSEN MED AT BESKRIVE INDHOLDET AF BILLEDET. EXIT opnået af PROFUND NEURONAL netværk skyldes eksistensen af meget store databaser og udviklingen af nye GPUS nødvendigheder for processen med grundlæggende data._x000D__x000D_ Den multitasking pågribelse (MTL — DIN SIGLAS I DANSK) det er en meget god teknik, der er blevet etableret af det SCIENTIFISKE FÆLLESSKAB AUTOMATIC LEARNING. DENNE TEKNIK OMFATTER FLERE OPGAVER I FÆLLESSKAB MED DET FORMÅL AT DRAGE FORDEL AF DE LIGHEDER, DE DELER. SOM FØLGE HERAF KAN DER OPNÅS EN FORBEDRING AF YDEEVNEN, END HVIS HVER OPGAVE BLEV BETRAGTET SEPARAT. DIN APPLIKATION ER VELEGNET TIL ETHVERT PROBLEM, HVOR DER ER EN RÆKKE RELATEREDE OPGAVER AT LÆRE OG/ELLER NÅR DER ER ET LILLE DATASÆT FOR AT KUNNE LÆRE EN BESTEMT OPGAVE. MTL blev indledt af menneskets evne til at forbedre en domstols pågribende proces, hvis den udføres på en måde, der er knyttet til andre områder, der samtidig er knyttet til en individuel måde._x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_ x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_ er at proponer og STUDY en teorisk FRAMEWORK som et FÆLLESSKAB INDTRÆNGENDE TWO CONCEPTS: DYB LÆRING OG MTL. INITIATIVET TIL DETTE PROJEKT ER BASERET PÅ EKSISTENSEN AF LOVENDE INDLEDENDE RESULTATER I DENNE RETNING. VORES ARBEJDSHYPOTESE ER: DYBE NEURALE NETVÆRK KAN DRAGE FORDEL AF DEN MULTITASKING LÆRINGSSTRATEGI, I.E. MULTI-TASK-TRAINED NETVÆRK ØGE DERES YDEEVNE SAMMENLIGNET MED SINGLE-TASK-TRAINED NETVÆRK. DERUDOVER KAN MULTITASKING LÆRING VÆRE MEGET NYTTIGT, NÅR DATASÆTTET TIL EN OPGAVE IKKE ER STORT NOK. I DETTE TILFÆLDE KOMPENSERES MANGLEN PÅ DATA I DEN ENE OPGAVE AF DATAENE FOR DEN ANDEN RESTERENDE OPGAVE. DERFOR AGTER VI AT UNDERSØGE DEN DYBE MULTITASK LEARNING (DMTL) I DETALJER SOM EN DEL AF DETTE PROJEKT. VI HAR TIL HENSIGT AT DEFINERE EN GENEREL RAMME FOR UDFORMNINGEN AF DMTL ARKITEKTURER OG OPTIMALE STRATEGIER FOR DERES UDDANNELSE. DESUDEN VIL VIRKNINGEN AF DEKOMPENSEREDE DATASÆT TIL AT LÆRE DMTL-NETVÆRK BLIVE UNDERSØGT. NAVNLIG VIL DMTL-NETVÆRK BLIVE ANVENDT PÅ FLERE APPLIKATIONER, HERUNDER OBJEKTDETEKTERING, KLASSIFICERING AF SCENER, PÅVISNING AF "SALIENCY", AUTOMATISERING AF PROCESSEN MED AT BESKRIVE BILLEDETS INDHOLD OG VISUEL OVERVÅGNING (FORSKNINGSTEMAER, SOM LAMPEGRUPPEN ALLEREDE ER INVOLVERET I, MEN SOM NU VIL BLIVE BEHANDLET UD FRA EN ENKELT OPGAVE). (Danish) | |||||||||||||||
| Property / summary: DYB LÆRING ("DYB LÆRING") ER BLEVET TEKNIK PAR EXCELLENCE INDEN FOR AUTOMATISK LÆRING, DER ANVENDES PÅ COMPUTERSYN. BASERET PÅ SUCCESEN MED KLASSIFICERINGEN AF BILLEDER HAR DYB LÆRING (MED HENSYN TIL YDEEVNE) OVERGÅET ANDRE TEKNIKKER AF SAMME OMFANG OG ANVENDES I DAG AF DE FLESTE APPLIKATIONER I VISIONER AF COMPUTER, HERUNDER PÅVISNING AF "SALIENS", DETEKTION AF OBJEKTER, VISUEL SPORING, BILLEDBEHANDLING OG AUTOMATISERING AF PROCESSEN MED AT BESKRIVE INDHOLDET AF BILLEDET. EXIT opnået af PROFUND NEURONAL netværk skyldes eksistensen af meget store databaser og udviklingen af nye GPUS nødvendigheder for processen med grundlæggende data._x000D__x000D_ Den multitasking pågribelse (MTL — DIN SIGLAS I DANSK) det er en meget god teknik, der er blevet etableret af det SCIENTIFISKE FÆLLESSKAB AUTOMATIC LEARNING. DENNE TEKNIK OMFATTER FLERE OPGAVER I FÆLLESSKAB MED DET FORMÅL AT DRAGE FORDEL AF DE LIGHEDER, DE DELER. SOM FØLGE HERAF KAN DER OPNÅS EN FORBEDRING AF YDEEVNEN, END HVIS HVER OPGAVE BLEV BETRAGTET SEPARAT. DIN APPLIKATION ER VELEGNET TIL ETHVERT PROBLEM, HVOR DER ER EN RÆKKE RELATEREDE OPGAVER AT LÆRE OG/ELLER NÅR DER ER ET LILLE DATASÆT FOR AT KUNNE LÆRE EN BESTEMT OPGAVE. MTL blev indledt af menneskets evne til at forbedre en domstols pågribende proces, hvis den udføres på en måde, der er knyttet til andre områder, der samtidig er knyttet til en individuel måde._x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_ x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_ er at proponer og STUDY en teorisk FRAMEWORK som et FÆLLESSKAB INDTRÆNGENDE TWO CONCEPTS: DYB LÆRING OG MTL. INITIATIVET TIL DETTE PROJEKT ER BASERET PÅ EKSISTENSEN AF LOVENDE INDLEDENDE RESULTATER I DENNE RETNING. VORES ARBEJDSHYPOTESE ER: DYBE NEURALE NETVÆRK KAN DRAGE FORDEL AF DEN MULTITASKING LÆRINGSSTRATEGI, I.E. MULTI-TASK-TRAINED NETVÆRK ØGE DERES YDEEVNE SAMMENLIGNET MED SINGLE-TASK-TRAINED NETVÆRK. DERUDOVER KAN MULTITASKING LÆRING VÆRE MEGET NYTTIGT, NÅR DATASÆTTET TIL EN OPGAVE IKKE ER STORT NOK. I DETTE TILFÆLDE KOMPENSERES MANGLEN PÅ DATA I DEN ENE OPGAVE AF DATAENE FOR DEN ANDEN RESTERENDE OPGAVE. DERFOR AGTER VI AT UNDERSØGE DEN DYBE MULTITASK LEARNING (DMTL) I DETALJER SOM EN DEL AF DETTE PROJEKT. VI HAR TIL HENSIGT AT DEFINERE EN GENEREL RAMME FOR UDFORMNINGEN AF DMTL ARKITEKTURER OG OPTIMALE STRATEGIER FOR DERES UDDANNELSE. DESUDEN VIL VIRKNINGEN AF DEKOMPENSEREDE DATASÆT TIL AT LÆRE DMTL-NETVÆRK BLIVE UNDERSØGT. NAVNLIG VIL DMTL-NETVÆRK BLIVE ANVENDT PÅ FLERE APPLIKATIONER, HERUNDER OBJEKTDETEKTERING, KLASSIFICERING AF SCENER, PÅVISNING AF "SALIENCY", AUTOMATISERING AF PROCESSEN MED AT BESKRIVE BILLEDETS INDHOLD OG VISUEL OVERVÅGNING (FORSKNINGSTEMAER, SOM LAMPEGRUPPEN ALLEREDE ER INVOLVERET I, MEN SOM NU VIL BLIVE BEHANDLET UD FRA EN ENKELT OPGAVE). (Danish) / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / summary: DYB LÆRING ("DYB LÆRING") ER BLEVET TEKNIK PAR EXCELLENCE INDEN FOR AUTOMATISK LÆRING, DER ANVENDES PÅ COMPUTERSYN. BASERET PÅ SUCCESEN MED KLASSIFICERINGEN AF BILLEDER HAR DYB LÆRING (MED HENSYN TIL YDEEVNE) OVERGÅET ANDRE TEKNIKKER AF SAMME OMFANG OG ANVENDES I DAG AF DE FLESTE APPLIKATIONER I VISIONER AF COMPUTER, HERUNDER PÅVISNING AF "SALIENS", DETEKTION AF OBJEKTER, VISUEL SPORING, BILLEDBEHANDLING OG AUTOMATISERING AF PROCESSEN MED AT BESKRIVE INDHOLDET AF BILLEDET. EXIT opnået af PROFUND NEURONAL netværk skyldes eksistensen af meget store databaser og udviklingen af nye GPUS nødvendigheder for processen med grundlæggende data._x000D__x000D_ Den multitasking pågribelse (MTL — DIN SIGLAS I DANSK) det er en meget god teknik, der er blevet etableret af det SCIENTIFISKE FÆLLESSKAB AUTOMATIC LEARNING. DENNE TEKNIK OMFATTER FLERE OPGAVER I FÆLLESSKAB MED DET FORMÅL AT DRAGE FORDEL AF DE LIGHEDER, DE DELER. SOM FØLGE HERAF KAN DER OPNÅS EN FORBEDRING AF YDEEVNEN, END HVIS HVER OPGAVE BLEV BETRAGTET SEPARAT. DIN APPLIKATION ER VELEGNET TIL ETHVERT PROBLEM, HVOR DER ER EN RÆKKE RELATEREDE OPGAVER AT LÆRE OG/ELLER NÅR DER ER ET LILLE DATASÆT FOR AT KUNNE LÆRE EN BESTEMT OPGAVE. MTL blev indledt af menneskets evne til at forbedre en domstols pågribende proces, hvis den udføres på en måde, der er knyttet til andre områder, der samtidig er knyttet til en individuel måde._x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_ x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_ er at proponer og STUDY en teorisk FRAMEWORK som et FÆLLESSKAB INDTRÆNGENDE TWO CONCEPTS: DYB LÆRING OG MTL. INITIATIVET TIL DETTE PROJEKT ER BASERET PÅ EKSISTENSEN AF LOVENDE INDLEDENDE RESULTATER I DENNE RETNING. VORES ARBEJDSHYPOTESE ER: DYBE NEURALE NETVÆRK KAN DRAGE FORDEL AF DEN MULTITASKING LÆRINGSSTRATEGI, I.E. MULTI-TASK-TRAINED NETVÆRK ØGE DERES YDEEVNE SAMMENLIGNET MED SINGLE-TASK-TRAINED NETVÆRK. DERUDOVER KAN MULTITASKING LÆRING VÆRE MEGET NYTTIGT, NÅR DATASÆTTET TIL EN OPGAVE IKKE ER STORT NOK. I DETTE TILFÆLDE KOMPENSERES MANGLEN PÅ DATA I DEN ENE OPGAVE AF DATAENE FOR DEN ANDEN RESTERENDE OPGAVE. DERFOR AGTER VI AT UNDERSØGE DEN DYBE MULTITASK LEARNING (DMTL) I DETALJER SOM EN DEL AF DETTE PROJEKT. VI HAR TIL HENSIGT AT DEFINERE EN GENEREL RAMME FOR UDFORMNINGEN AF DMTL ARKITEKTURER OG OPTIMALE STRATEGIER FOR DERES UDDANNELSE. DESUDEN VIL VIRKNINGEN AF DEKOMPENSEREDE DATASÆT TIL AT LÆRE DMTL-NETVÆRK BLIVE UNDERSØGT. NAVNLIG VIL DMTL-NETVÆRK BLIVE ANVENDT PÅ FLERE APPLIKATIONER, HERUNDER OBJEKTDETEKTERING, KLASSIFICERING AF SCENER, PÅVISNING AF "SALIENCY", AUTOMATISERING AF PROCESSEN MED AT BESKRIVE BILLEDETS INDHOLD OG VISUEL OVERVÅGNING (FORSKNINGSTEMAER, SOM LAMPEGRUPPEN ALLEREDE ER INVOLVERET I, MEN SOM NU VIL BLIVE BEHANDLET UD FRA EN ENKELT OPGAVE). (Danish) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 18 August 2022
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
SYVÄOPPIMISESTA (”SYVÄ OPPIMINEN”) ON TULLUT TIETOKONENÄKÖÖN SOVELLETTAVA AUTOMAATTINEN OPPIMINEN. KOSKA SYVÄOPPIMINEN ON ONNISTUNUT KUVALUOKITTELUSSA, SE ON YLITTÄNYT (SUORITUSKYVYN KANNALTA) MUUT SAMANLAAJUISET TEKNIIKAT, JA NYKYÄÄN SUURIN OSA TIETOKONEELLA OLEVISTA NÄKÖSOVELLUKSISTA, KUTEN ”ALIENSSIN” HAVAITSEMINEN, ESINEIDEN HAVAITSEMINEN, VISUAALINEN SEURANTA, KUVANKÄSITTELY JA KUVAN SISÄLLÖN KUVAAMISPROSESSIN AUTOMATISOINTI. PROFUND NEURONAL -verkostojen saavuttama EXIT johtuu erittäin suurten tietokantojen olemassaolosta ja uusien GPUS-tarpeiden kehittymisestä perustietojen prosessiin._x000D__x000D_ Monitasking Apprehending (MTL – BYUR SIGLAS IN ENGLISH) on erittäin hyvä tekniikka, jonka SCIENTIFIC YHTEISÖ on perustanut AUTOMATIC LEARNING. TÄLLÄ TEKNIIKALLA ON USEITA YHTEISIÄ TEHTÄVIÄ, JOIDEN TARKOITUKSENA ON HYÖDYNTÄÄ NIIDEN JAKAMIA YHTÄLÄISYYKSIÄ. TÄMÄN SEURAUKSENA SUORITUSKYKYÄ VOIDAAN PARANTAA KUIN JOS KUTAKIN TEHTÄVÄÄ TARKASTELTAISIIN ERIKSEEN. SOVELLUKSESI SOPII KAIKKIIN ONGELMIIN, JOISSA ON USEITA ASIAAN LIITTYVIÄ TEHTÄVIÄ OPITTAVAKSI JA/TAI KUN ON OLEMASSA PIENI TIETOKOKONAISUUS, JOKA VOI OPPIA TIETYN TEHTÄVÄN. MTL:n käynnisti ihmisen kyky parantaa tuomioistuimen kiinniottoprosessia, jos se toteutetaan tavalla, joka liittyy muihin alueisiin, jotka ovat samanaikaisesti yhteydessä yksilölliseen tapaan._x000D_ _x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___x000D___x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005F on Proponer ja STUDY A theoric FRAMEWORK AS YHTEISÖN KÄYTTÖ KOSKEVAT KÄYTTÖJÄRJESTELMÄ: SYVÄOPPIMINEN JA MTL. TÄMÄN HANKKEEN ALOITE PERUSTUU LUPAAVIIN ALUSTAVIIN TULOKSIIN TÄSSÄ ASIASSA. TYÖOLETTAMUKSEMME ON: SYVÄ HERMOVERKOT VOIVAT HYÖTYÄ MONITASOISEN OPPIMISEN STRATEGIASTA, I.E. MONITOIMIKOULUTETUT VERKOT PARANTAVAT SUORITUSKYKYÄÄN VERRATTUNA YKSITOIMISIIN VERKKOIHIN. LISÄKSI MONITASOINEN OPPIMINEN VOI OLLA ERITTÄIN HYÖDYLLISTÄ, KUN TEHTÄVÄN TIETOAINEISTO EI OLE TARPEEKSI SUURI. TÄSSÄ TAPAUKSESSA TIETOJEN PUUTTUMINEN YHDESTÄ TEHTÄVÄSTÄ KORVATAAN MUIDEN JÄLJELLÄ OLEVIEN TEHTÄVIEN TIEDOILLA. TÄSTÄ SYYSTÄ AIOMME TUTKIA YKSITYISKOHTAISESTI SYVÄÄ MONITEHTÄVÄOPPIMISTA (DMTL) OSANA TÄTÄ HANKETTA. AIOMME MÄÄRITELLÄ YLEISET PUITTEET DMTL-ARKKITEHTUURIEN SUUNNITTELULLE JA OPTIMAALISILLE STRATEGIOILLE NIIDEN KOULUTUSTA VARTEN. LISÄKSI TUTKITAAN DEKOMPENSOITUJEN TIETOKOKONAISUUKSIEN VAIKUTUSTA DMTL-VERKKOJEN OPPIMISEEN. ERITYISESTI DMTL-VERKKOJA SOVELLETAAN USEISIIN SOVELLUKSIIN, KUTEN OBJEKTIEN HAVAITSEMISEEN, KOHTAUSTEN LUOKITTELUUN, ”ALIENSSIN” HAVAITSEMISEEN, KUVAN SISÄLLÖN KUVAILEMISPROSESSIN AUTOMATISOINTIIN JA VISUAALISEEN SEURANTAAN (TUTKIMUSAIHEET, JOIHIN VALAISINRYHMÄ ON JO OSALLISTUNUT MUTTA JOITA TARKASTELLAAN NYT YHDEN TEHTÄVÄN NÄKÖKULMASTA). (Finnish) | |||||||||||||||
| Property / summary: SYVÄOPPIMISESTA (”SYVÄ OPPIMINEN”) ON TULLUT TIETOKONENÄKÖÖN SOVELLETTAVA AUTOMAATTINEN OPPIMINEN. KOSKA SYVÄOPPIMINEN ON ONNISTUNUT KUVALUOKITTELUSSA, SE ON YLITTÄNYT (SUORITUSKYVYN KANNALTA) MUUT SAMANLAAJUISET TEKNIIKAT, JA NYKYÄÄN SUURIN OSA TIETOKONEELLA OLEVISTA NÄKÖSOVELLUKSISTA, KUTEN ”ALIENSSIN” HAVAITSEMINEN, ESINEIDEN HAVAITSEMINEN, VISUAALINEN SEURANTA, KUVANKÄSITTELY JA KUVAN SISÄLLÖN KUVAAMISPROSESSIN AUTOMATISOINTI. PROFUND NEURONAL -verkostojen saavuttama EXIT johtuu erittäin suurten tietokantojen olemassaolosta ja uusien GPUS-tarpeiden kehittymisestä perustietojen prosessiin._x000D__x000D_ Monitasking Apprehending (MTL – BYUR SIGLAS IN ENGLISH) on erittäin hyvä tekniikka, jonka SCIENTIFIC YHTEISÖ on perustanut AUTOMATIC LEARNING. TÄLLÄ TEKNIIKALLA ON USEITA YHTEISIÄ TEHTÄVIÄ, JOIDEN TARKOITUKSENA ON HYÖDYNTÄÄ NIIDEN JAKAMIA YHTÄLÄISYYKSIÄ. TÄMÄN SEURAUKSENA SUORITUSKYKYÄ VOIDAAN PARANTAA KUIN JOS KUTAKIN TEHTÄVÄÄ TARKASTELTAISIIN ERIKSEEN. SOVELLUKSESI SOPII KAIKKIIN ONGELMIIN, JOISSA ON USEITA ASIAAN LIITTYVIÄ TEHTÄVIÄ OPITTAVAKSI JA/TAI KUN ON OLEMASSA PIENI TIETOKOKONAISUUS, JOKA VOI OPPIA TIETYN TEHTÄVÄN. MTL:n käynnisti ihmisen kyky parantaa tuomioistuimen kiinniottoprosessia, jos se toteutetaan tavalla, joka liittyy muihin alueisiin, jotka ovat samanaikaisesti yhteydessä yksilölliseen tapaan._x000D_ _x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___x000D___x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005F on Proponer ja STUDY A theoric FRAMEWORK AS YHTEISÖN KÄYTTÖ KOSKEVAT KÄYTTÖJÄRJESTELMÄ: SYVÄOPPIMINEN JA MTL. TÄMÄN HANKKEEN ALOITE PERUSTUU LUPAAVIIN ALUSTAVIIN TULOKSIIN TÄSSÄ ASIASSA. TYÖOLETTAMUKSEMME ON: SYVÄ HERMOVERKOT VOIVAT HYÖTYÄ MONITASOISEN OPPIMISEN STRATEGIASTA, I.E. MONITOIMIKOULUTETUT VERKOT PARANTAVAT SUORITUSKYKYÄÄN VERRATTUNA YKSITOIMISIIN VERKKOIHIN. LISÄKSI MONITASOINEN OPPIMINEN VOI OLLA ERITTÄIN HYÖDYLLISTÄ, KUN TEHTÄVÄN TIETOAINEISTO EI OLE TARPEEKSI SUURI. TÄSSÄ TAPAUKSESSA TIETOJEN PUUTTUMINEN YHDESTÄ TEHTÄVÄSTÄ KORVATAAN MUIDEN JÄLJELLÄ OLEVIEN TEHTÄVIEN TIEDOILLA. TÄSTÄ SYYSTÄ AIOMME TUTKIA YKSITYISKOHTAISESTI SYVÄÄ MONITEHTÄVÄOPPIMISTA (DMTL) OSANA TÄTÄ HANKETTA. AIOMME MÄÄRITELLÄ YLEISET PUITTEET DMTL-ARKKITEHTUURIEN SUUNNITTELULLE JA OPTIMAALISILLE STRATEGIOILLE NIIDEN KOULUTUSTA VARTEN. LISÄKSI TUTKITAAN DEKOMPENSOITUJEN TIETOKOKONAISUUKSIEN VAIKUTUSTA DMTL-VERKKOJEN OPPIMISEEN. ERITYISESTI DMTL-VERKKOJA SOVELLETAAN USEISIIN SOVELLUKSIIN, KUTEN OBJEKTIEN HAVAITSEMISEEN, KOHTAUSTEN LUOKITTELUUN, ”ALIENSSIN” HAVAITSEMISEEN, KUVAN SISÄLLÖN KUVAILEMISPROSESSIN AUTOMATISOINTIIN JA VISUAALISEEN SEURANTAAN (TUTKIMUSAIHEET, JOIHIN VALAISINRYHMÄ ON JO OSALLISTUNUT MUTTA JOITA TARKASTELLAAN NYT YHDEN TEHTÄVÄN NÄKÖKULMASTA). (Finnish) / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / summary: SYVÄOPPIMISESTA (”SYVÄ OPPIMINEN”) ON TULLUT TIETOKONENÄKÖÖN SOVELLETTAVA AUTOMAATTINEN OPPIMINEN. KOSKA SYVÄOPPIMINEN ON ONNISTUNUT KUVALUOKITTELUSSA, SE ON YLITTÄNYT (SUORITUSKYVYN KANNALTA) MUUT SAMANLAAJUISET TEKNIIKAT, JA NYKYÄÄN SUURIN OSA TIETOKONEELLA OLEVISTA NÄKÖSOVELLUKSISTA, KUTEN ”ALIENSSIN” HAVAITSEMINEN, ESINEIDEN HAVAITSEMINEN, VISUAALINEN SEURANTA, KUVANKÄSITTELY JA KUVAN SISÄLLÖN KUVAAMISPROSESSIN AUTOMATISOINTI. PROFUND NEURONAL -verkostojen saavuttama EXIT johtuu erittäin suurten tietokantojen olemassaolosta ja uusien GPUS-tarpeiden kehittymisestä perustietojen prosessiin._x000D__x000D_ Monitasking Apprehending (MTL – BYUR SIGLAS IN ENGLISH) on erittäin hyvä tekniikka, jonka SCIENTIFIC YHTEISÖ on perustanut AUTOMATIC LEARNING. TÄLLÄ TEKNIIKALLA ON USEITA YHTEISIÄ TEHTÄVIÄ, JOIDEN TARKOITUKSENA ON HYÖDYNTÄÄ NIIDEN JAKAMIA YHTÄLÄISYYKSIÄ. TÄMÄN SEURAUKSENA SUORITUSKYKYÄ VOIDAAN PARANTAA KUIN JOS KUTAKIN TEHTÄVÄÄ TARKASTELTAISIIN ERIKSEEN. SOVELLUKSESI SOPII KAIKKIIN ONGELMIIN, JOISSA ON USEITA ASIAAN LIITTYVIÄ TEHTÄVIÄ OPITTAVAKSI JA/TAI KUN ON OLEMASSA PIENI TIETOKOKONAISUUS, JOKA VOI OPPIA TIETYN TEHTÄVÄN. MTL:n käynnisti ihmisen kyky parantaa tuomioistuimen kiinniottoprosessia, jos se toteutetaan tavalla, joka liittyy muihin alueisiin, jotka ovat samanaikaisesti yhteydessä yksilölliseen tapaan._x000D_ _x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___x000D___x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005F on Proponer ja STUDY A theoric FRAMEWORK AS YHTEISÖN KÄYTTÖ KOSKEVAT KÄYTTÖJÄRJESTELMÄ: SYVÄOPPIMINEN JA MTL. TÄMÄN HANKKEEN ALOITE PERUSTUU LUPAAVIIN ALUSTAVIIN TULOKSIIN TÄSSÄ ASIASSA. TYÖOLETTAMUKSEMME ON: SYVÄ HERMOVERKOT VOIVAT HYÖTYÄ MONITASOISEN OPPIMISEN STRATEGIASTA, I.E. MONITOIMIKOULUTETUT VERKOT PARANTAVAT SUORITUSKYKYÄÄN VERRATTUNA YKSITOIMISIIN VERKKOIHIN. LISÄKSI MONITASOINEN OPPIMINEN VOI OLLA ERITTÄIN HYÖDYLLISTÄ, KUN TEHTÄVÄN TIETOAINEISTO EI OLE TARPEEKSI SUURI. TÄSSÄ TAPAUKSESSA TIETOJEN PUUTTUMINEN YHDESTÄ TEHTÄVÄSTÄ KORVATAAN MUIDEN JÄLJELLÄ OLEVIEN TEHTÄVIEN TIEDOILLA. TÄSTÄ SYYSTÄ AIOMME TUTKIA YKSITYISKOHTAISESTI SYVÄÄ MONITEHTÄVÄOPPIMISTA (DMTL) OSANA TÄTÄ HANKETTA. AIOMME MÄÄRITELLÄ YLEISET PUITTEET DMTL-ARKKITEHTUURIEN SUUNNITTELULLE JA OPTIMAALISILLE STRATEGIOILLE NIIDEN KOULUTUSTA VARTEN. LISÄKSI TUTKITAAN DEKOMPENSOITUJEN TIETOKOKONAISUUKSIEN VAIKUTUSTA DMTL-VERKKOJEN OPPIMISEEN. ERITYISESTI DMTL-VERKKOJA SOVELLETAAN USEISIIN SOVELLUKSIIN, KUTEN OBJEKTIEN HAVAITSEMISEEN, KOHTAUSTEN LUOKITTELUUN, ”ALIENSSIN” HAVAITSEMISEEN, KUVAN SISÄLLÖN KUVAILEMISPROSESSIN AUTOMATISOINTIIN JA VISUAALISEEN SEURANTAAN (TUTKIMUSAIHEET, JOIHIN VALAISINRYHMÄ ON JO OSALLISTUNUT MUTTA JOITA TARKASTELLAAN NYT YHDEN TEHTÄVÄN NÄKÖKULMASTA). (Finnish) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 18 August 2022
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
IT-TAGĦLIM FIL-FOND (‘TAGĦLIM PROFOND’) SAR IT-TEKNIKA PAR EĊĊELLENZA FIL-QASAM TAT-TAGĦLIM AWTOMATIKU APPLIKAT GĦALL-VIŻJONI TAL-KOMPJUTER. ABBAŻI TAS-SUĊĊESS TIEGĦU FIL-KLASSIFIKAZZJONI TAL-IMMAĠNIJIET, IT-TAGĦLIM FIL-FOND QABEŻ (F’TERMINI TA’ PRESTAZZJONI) TEKNIKI OĦRA TAL-ISTESS KAMP TA’ APPLIKAZZJONI U QED JINTUŻA LLUM MILL-MAĠĠORANZA TAL-APPLIKAZZJONIJIET FIL-VIŻJONI MILL-KOMPJUTER, INKLUŻ ID-DETEZZJONI TA’ “SALIENCY”, ID-DETEZZJONI TA’ OĠĠETTI, IT-TRAĊĊAR VIŻIV, L-IPPROĊESSAR TAL-IMMAĠNI U L-AWTOMATIZZAZZJONI TAL-PROĊESS TA’ DESKRIZZJONI TAL-KONTENUT TAL-IMMAĠNI. L-EXIT miksub min-netwerks PROFUND NEURONALI huwa dovut għall-eżistenza ta’ bażijiet tad-data kbar ħafna u l-iżvilupp ta’ ħtiġijiet ġodda tal-GPUS għall-proċess ta’ data bażika._x000D__x000D_ Il-qbid multitasking (MTL — BY SIGLAS TIEGĦEK F’ENGLISH) huwa tekniku tajjeb ħafna li ġie stabbilit mill-KOMUNITÀ SCIENTIFIC TA’ LEARNIJA AWTOMATIKA. DIN IT-TEKNIKA TIKKONTEMPLA DIVERSI KOMPITI B’MOD KONĠUNT BIL-GĦAN LI JITTIEĦED VANTAĠĠ MIS-SIMILARITAJIET LI JAQSMU BEJNIETHOM. B’RIŻULTAT TA’ DAN, JISTA’ JINKISEB TITJIB FIL-PRESTAZZJONI MILLI KIEKU KULL KOMPITU KIEN IKKUNSIDRAT SEPARATAMENT. L-APPLIKAZZJONI TIEGĦEK HIJA ADATTATA GĦAL KWALUNKWE PROBLEMA FEJN HEMM GĦADD TA’ KOMPITI RELATATI BIEX TITGĦALLEM U/JEW META JKUN HEMM SETT TA’ DATA ŻGĦIR BIEX WIEĦED IKUN JISTA’ JITGĦALLEM KOMPITU PARTIKOLARI. L-MTL inbeda bil-kapaċità tal-bniedem li jtejjeb il-proċess ta’ qbid ta’ qorti jekk jitwettaq b’mod li huwa marbut ma’ territorji oħra li kienu marbuta ma’, fl-istess ħin bħall-istess ħin, mod individwali._x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005F l-OBJECTIVE TA’ THIS MEMORYY GĦANDHOM Jipproponu U JIXTIEQ QAFAS Teoriċi KOMUNITÀ DWAR IL-KONCEPTI TWO: TAGĦLIM FIL-FOND U MTL. L-INIZJATTIVA TA’ DAN IL-PROĠETT HIJA BBAŻATA FUQ L-EŻISTENZA TA’ RIŻULTATI INIZJALI PROMETTENTI F’DIN ID-DIREZZJONI. IPOTEŻI TAX-XOGĦOL TAGĦNA HIJA: NETWERKS NEWRALI FIL-FOND JISTGĦU JIBBENEFIKAW MILL-ISTRATEĠIJA TA ‘TAGĦLIM MULTITASKING, I.E. NETWERKS IMĦARRĠA B’DIVERSI KOMPITI JŻIDU L-PRESTAZZJONI TAGĦHOM META MQABBLA MA’ NETWERKS IMĦARRĠA B’KOMPITU WIEĦED. BARRA MINN HEKK, IT-TAGĦLIM MULTITASKING JISTA’ JKUN UTLI ĦAFNA META S-SETT TAD-DATA GĦAL KOMPITU MA JKUNX KBIR BIŻŻEJJED. F’DAN IL-KAŻ IN-NUQQAS TA’ DATA F’KOMPITU WIEĦED HUWA KKUMPENSAT MID-DATA TAL-KOMPITI L-OĦRA LI JIFDAL. GĦAL DIN IR-RAĠUNI, GĦANDNA L-INTENZJONI LI JISTUDJAW FID-DETTALL IT-TAGĦLIM MULTITASK FIL-FOND (DMTL) BĦALA PARTI MINN DAN IL-PROĠETT. BIĦSIEBNA NIDDEFINIXXU QAFAS ĠENERALI GĦAT-TFASSIL TA’ ARKITETTURI DMTL U STRATEĠIJI OTTIMALI GĦAT-TAĦRIĠ TAGĦHOM. BARRA MINN HEKK, SE JIĠI STUDJAT L-EFFETT TAS-SETTIJIET TAD-DATA DEKOMPENSATI BIEX JITGĦALLMU N-NETWERKS DMTL. B’MOD SPEĊIFIKU, IN-NETWERKS DMTL SE JIĠU APPLIKATI GĦAL DIVERSI APPLIKAZZJONIJIET INKLUŻI D-DETEZZJONI TAL-OĠĠETTI, IL-KLASSIFIKAZZJONI TAX-XENI, ID-DETEZZJONI TAS-“SOLIDARJETÀ”, L-AWTOMATIZZAZZJONI TAL-PROĊESS TAD-DESKRIZZJONI TAL-KONTENUT TAL-IMMAĠNI U L-MONITORAĠĠ VIŻWALI (TEMI TA’ RIĊERKA LI FIHOM IL-GRUPP TAL-BOZOZ HUWA DIĠÀ INVOLUT IŻDA LI ISSA SE JIĠU KKUNSIDRATI MILL-PERSPETTIVA TA’ KOMPITU WIEĦED). (Maltese) | |||||||||||||||
| Property / summary: IT-TAGĦLIM FIL-FOND (‘TAGĦLIM PROFOND’) SAR IT-TEKNIKA PAR EĊĊELLENZA FIL-QASAM TAT-TAGĦLIM AWTOMATIKU APPLIKAT GĦALL-VIŻJONI TAL-KOMPJUTER. ABBAŻI TAS-SUĊĊESS TIEGĦU FIL-KLASSIFIKAZZJONI TAL-IMMAĠNIJIET, IT-TAGĦLIM FIL-FOND QABEŻ (F’TERMINI TA’ PRESTAZZJONI) TEKNIKI OĦRA TAL-ISTESS KAMP TA’ APPLIKAZZJONI U QED JINTUŻA LLUM MILL-MAĠĠORANZA TAL-APPLIKAZZJONIJIET FIL-VIŻJONI MILL-KOMPJUTER, INKLUŻ ID-DETEZZJONI TA’ “SALIENCY”, ID-DETEZZJONI TA’ OĠĠETTI, IT-TRAĊĊAR VIŻIV, L-IPPROĊESSAR TAL-IMMAĠNI U L-AWTOMATIZZAZZJONI TAL-PROĊESS TA’ DESKRIZZJONI TAL-KONTENUT TAL-IMMAĠNI. L-EXIT miksub min-netwerks PROFUND NEURONALI huwa dovut għall-eżistenza ta’ bażijiet tad-data kbar ħafna u l-iżvilupp ta’ ħtiġijiet ġodda tal-GPUS għall-proċess ta’ data bażika._x000D__x000D_ Il-qbid multitasking (MTL — BY SIGLAS TIEGĦEK F’ENGLISH) huwa tekniku tajjeb ħafna li ġie stabbilit mill-KOMUNITÀ SCIENTIFIC TA’ LEARNIJA AWTOMATIKA. DIN IT-TEKNIKA TIKKONTEMPLA DIVERSI KOMPITI B’MOD KONĠUNT BIL-GĦAN LI JITTIEĦED VANTAĠĠ MIS-SIMILARITAJIET LI JAQSMU BEJNIETHOM. B’RIŻULTAT TA’ DAN, JISTA’ JINKISEB TITJIB FIL-PRESTAZZJONI MILLI KIEKU KULL KOMPITU KIEN IKKUNSIDRAT SEPARATAMENT. L-APPLIKAZZJONI TIEGĦEK HIJA ADATTATA GĦAL KWALUNKWE PROBLEMA FEJN HEMM GĦADD TA’ KOMPITI RELATATI BIEX TITGĦALLEM U/JEW META JKUN HEMM SETT TA’ DATA ŻGĦIR BIEX WIEĦED IKUN JISTA’ JITGĦALLEM KOMPITU PARTIKOLARI. L-MTL inbeda bil-kapaċità tal-bniedem li jtejjeb il-proċess ta’ qbid ta’ qorti jekk jitwettaq b’mod li huwa marbut ma’ territorji oħra li kienu marbuta ma’, fl-istess ħin bħall-istess ħin, mod individwali._x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005F l-OBJECTIVE TA’ THIS MEMORYY GĦANDHOM Jipproponu U JIXTIEQ QAFAS Teoriċi KOMUNITÀ DWAR IL-KONCEPTI TWO: TAGĦLIM FIL-FOND U MTL. L-INIZJATTIVA TA’ DAN IL-PROĠETT HIJA BBAŻATA FUQ L-EŻISTENZA TA’ RIŻULTATI INIZJALI PROMETTENTI F’DIN ID-DIREZZJONI. IPOTEŻI TAX-XOGĦOL TAGĦNA HIJA: NETWERKS NEWRALI FIL-FOND JISTGĦU JIBBENEFIKAW MILL-ISTRATEĠIJA TA ‘TAGĦLIM MULTITASKING, I.E. NETWERKS IMĦARRĠA B’DIVERSI KOMPITI JŻIDU L-PRESTAZZJONI TAGĦHOM META MQABBLA MA’ NETWERKS IMĦARRĠA B’KOMPITU WIEĦED. BARRA MINN HEKK, IT-TAGĦLIM MULTITASKING JISTA’ JKUN UTLI ĦAFNA META S-SETT TAD-DATA GĦAL KOMPITU MA JKUNX KBIR BIŻŻEJJED. F’DAN IL-KAŻ IN-NUQQAS TA’ DATA F’KOMPITU WIEĦED HUWA KKUMPENSAT MID-DATA TAL-KOMPITI L-OĦRA LI JIFDAL. GĦAL DIN IR-RAĠUNI, GĦANDNA L-INTENZJONI LI JISTUDJAW FID-DETTALL IT-TAGĦLIM MULTITASK FIL-FOND (DMTL) BĦALA PARTI MINN DAN IL-PROĠETT. BIĦSIEBNA NIDDEFINIXXU QAFAS ĠENERALI GĦAT-TFASSIL TA’ ARKITETTURI DMTL U STRATEĠIJI OTTIMALI GĦAT-TAĦRIĠ TAGĦHOM. BARRA MINN HEKK, SE JIĠI STUDJAT L-EFFETT TAS-SETTIJIET TAD-DATA DEKOMPENSATI BIEX JITGĦALLMU N-NETWERKS DMTL. B’MOD SPEĊIFIKU, IN-NETWERKS DMTL SE JIĠU APPLIKATI GĦAL DIVERSI APPLIKAZZJONIJIET INKLUŻI D-DETEZZJONI TAL-OĠĠETTI, IL-KLASSIFIKAZZJONI TAX-XENI, ID-DETEZZJONI TAS-“SOLIDARJETÀ”, L-AWTOMATIZZAZZJONI TAL-PROĊESS TAD-DESKRIZZJONI TAL-KONTENUT TAL-IMMAĠNI U L-MONITORAĠĠ VIŻWALI (TEMI TA’ RIĊERKA LI FIHOM IL-GRUPP TAL-BOZOZ HUWA DIĠÀ INVOLUT IŻDA LI ISSA SE JIĠU KKUNSIDRATI MILL-PERSPETTIVA TA’ KOMPITU WIEĦED). (Maltese) / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / summary: IT-TAGĦLIM FIL-FOND (‘TAGĦLIM PROFOND’) SAR IT-TEKNIKA PAR EĊĊELLENZA FIL-QASAM TAT-TAGĦLIM AWTOMATIKU APPLIKAT GĦALL-VIŻJONI TAL-KOMPJUTER. ABBAŻI TAS-SUĊĊESS TIEGĦU FIL-KLASSIFIKAZZJONI TAL-IMMAĠNIJIET, IT-TAGĦLIM FIL-FOND QABEŻ (F’TERMINI TA’ PRESTAZZJONI) TEKNIKI OĦRA TAL-ISTESS KAMP TA’ APPLIKAZZJONI U QED JINTUŻA LLUM MILL-MAĠĠORANZA TAL-APPLIKAZZJONIJIET FIL-VIŻJONI MILL-KOMPJUTER, INKLUŻ ID-DETEZZJONI TA’ “SALIENCY”, ID-DETEZZJONI TA’ OĠĠETTI, IT-TRAĊĊAR VIŻIV, L-IPPROĊESSAR TAL-IMMAĠNI U L-AWTOMATIZZAZZJONI TAL-PROĊESS TA’ DESKRIZZJONI TAL-KONTENUT TAL-IMMAĠNI. L-EXIT miksub min-netwerks PROFUND NEURONALI huwa dovut għall-eżistenza ta’ bażijiet tad-data kbar ħafna u l-iżvilupp ta’ ħtiġijiet ġodda tal-GPUS għall-proċess ta’ data bażika._x000D__x000D_ Il-qbid multitasking (MTL — BY SIGLAS TIEGĦEK F’ENGLISH) huwa tekniku tajjeb ħafna li ġie stabbilit mill-KOMUNITÀ SCIENTIFIC TA’ LEARNIJA AWTOMATIKA. DIN IT-TEKNIKA TIKKONTEMPLA DIVERSI KOMPITI B’MOD KONĠUNT BIL-GĦAN LI JITTIEĦED VANTAĠĠ MIS-SIMILARITAJIET LI JAQSMU BEJNIETHOM. B’RIŻULTAT TA’ DAN, JISTA’ JINKISEB TITJIB FIL-PRESTAZZJONI MILLI KIEKU KULL KOMPITU KIEN IKKUNSIDRAT SEPARATAMENT. L-APPLIKAZZJONI TIEGĦEK HIJA ADATTATA GĦAL KWALUNKWE PROBLEMA FEJN HEMM GĦADD TA’ KOMPITI RELATATI BIEX TITGĦALLEM U/JEW META JKUN HEMM SETT TA’ DATA ŻGĦIR BIEX WIEĦED IKUN JISTA’ JITGĦALLEM KOMPITU PARTIKOLARI. L-MTL inbeda bil-kapaċità tal-bniedem li jtejjeb il-proċess ta’ qbid ta’ qorti jekk jitwettaq b’mod li huwa marbut ma’ territorji oħra li kienu marbuta ma’, fl-istess ħin bħall-istess ħin, mod individwali._x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005F l-OBJECTIVE TA’ THIS MEMORYY GĦANDHOM Jipproponu U JIXTIEQ QAFAS Teoriċi KOMUNITÀ DWAR IL-KONCEPTI TWO: TAGĦLIM FIL-FOND U MTL. L-INIZJATTIVA TA’ DAN IL-PROĠETT HIJA BBAŻATA FUQ L-EŻISTENZA TA’ RIŻULTATI INIZJALI PROMETTENTI F’DIN ID-DIREZZJONI. IPOTEŻI TAX-XOGĦOL TAGĦNA HIJA: NETWERKS NEWRALI FIL-FOND JISTGĦU JIBBENEFIKAW MILL-ISTRATEĠIJA TA ‘TAGĦLIM MULTITASKING, I.E. NETWERKS IMĦARRĠA B’DIVERSI KOMPITI JŻIDU L-PRESTAZZJONI TAGĦHOM META MQABBLA MA’ NETWERKS IMĦARRĠA B’KOMPITU WIEĦED. BARRA MINN HEKK, IT-TAGĦLIM MULTITASKING JISTA’ JKUN UTLI ĦAFNA META S-SETT TAD-DATA GĦAL KOMPITU MA JKUNX KBIR BIŻŻEJJED. F’DAN IL-KAŻ IN-NUQQAS TA’ DATA F’KOMPITU WIEĦED HUWA KKUMPENSAT MID-DATA TAL-KOMPITI L-OĦRA LI JIFDAL. GĦAL DIN IR-RAĠUNI, GĦANDNA L-INTENZJONI LI JISTUDJAW FID-DETTALL IT-TAGĦLIM MULTITASK FIL-FOND (DMTL) BĦALA PARTI MINN DAN IL-PROĠETT. BIĦSIEBNA NIDDEFINIXXU QAFAS ĠENERALI GĦAT-TFASSIL TA’ ARKITETTURI DMTL U STRATEĠIJI OTTIMALI GĦAT-TAĦRIĠ TAGĦHOM. BARRA MINN HEKK, SE JIĠI STUDJAT L-EFFETT TAS-SETTIJIET TAD-DATA DEKOMPENSATI BIEX JITGĦALLMU N-NETWERKS DMTL. B’MOD SPEĊIFIKU, IN-NETWERKS DMTL SE JIĠU APPLIKATI GĦAL DIVERSI APPLIKAZZJONIJIET INKLUŻI D-DETEZZJONI TAL-OĠĠETTI, IL-KLASSIFIKAZZJONI TAX-XENI, ID-DETEZZJONI TAS-“SOLIDARJETÀ”, L-AWTOMATIZZAZZJONI TAL-PROĊESS TAD-DESKRIZZJONI TAL-KONTENUT TAL-IMMAĠNI U L-MONITORAĠĠ VIŻWALI (TEMI TA’ RIĊERKA LI FIHOM IL-GRUPP TAL-BOZOZ HUWA DIĠÀ INVOLUT IŻDA LI ISSA SE JIĠU KKUNSIDRATI MILL-PERSPETTIVA TA’ KOMPITU WIEĦED). (Maltese) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 18 August 2022
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
DZIĻĀ MĀCĪŠANĀS (“DZIĻĀ MĀCĪŠANĀS”) IR KĻUVUSI PAR TEHNIKU PAR IZCILĪBU AUTOMĀTISKĀS MĀCĪŠANĀS JOMĀ, KO IZMANTO DATORREDZEI. PAMATOJOTIES UZ PANĀKUMIEM ATTĒLU KLASIFIKĀCIJĀ, DZIĻĀ MĀCĪŠANĀS IR PĀRSNIEGUSI (SNIEGUMA ZIŅĀ) CITAS TĀDAS PAŠAS JOMAS METODES, UN MŪSDIENĀS TO IZMANTO LIELĀKĀ DAĻA LIETOJUMPROGRAMMU REDZEI AR DATORU, TOSTARP “SALIENCES” NOTEIKŠANA, OBJEKTU NOTEIKŠANA, VIZUĀLĀ IZSEKOŠANA, ATTĒLU APSTRĀDE UN ATTĒLA SATURA APRAKSTA PROCESA AUTOMATIZĀCIJA. PROFUND NEURONAL tīklu sasniegtais EXIT ir saistīts ar ļoti lielu datu bāzu esamību un jaunu GPUS vajadzību attīstību pamatdatu procesā._x000D__x000D_ Daudzuzdevumu aizturēšana (MTL — BY YOUR SIGLAS IN ENGLISH) ir ļoti laba tehnika, ko izveidojusi AUTOMATIC LEARNING SCIENTIFIC COMMUNITY. ŠĪ METODE KOPĪGI APSVER VAIRĀKUS UZDEVUMUS, LAI IZMANTOTU TO KOPĪGĀS LĪDZĪBAS. TĀ REZULTĀTĀ VAR PANĀKT IZPILDES UZLABOŠANOS NEKĀ TAD, JA KATRS UZDEVUMS TIKTU APLŪKOTS ATSEVIŠĶI. JŪSU PIETEIKUMS IR PIEMĒROTS JEBKURAI PROBLĒMAI, JA IR VAIRĀKI SAISTĪTI UZDEVUMI, LAI MĀCĪTOS UN/VAI JA IR NELIELA DATU KOPA, LAI VARĒTU APGŪT KONKRĒTU UZDEVUMU. MTL tika uzsākta, pateicoties cilvēka spējai uzlabot tiesas aizturēšanas procesu, ja tas tiek veikts tādā veidā, kas ir saistīts ar citām teritorijām, kuras vienlaikus ir saistītas ar individuālu ceļu._x000D_ _x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_ x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005F ir Proponer un STUDY teorētisko FRAMEWORK kā KOPIENA INCLUDING TWO CONCEPTS: DZIĻĀ MĀCĪŠANĀS UN MTL. ŠĀ PROJEKTA INICIATĪVAS PAMATĀ IR DAUDZSOLOŠI SĀKOTNĒJIE REZULTĀTI ŠAJĀ VIRZIENĀ. MŪSU DARBA HIPOTĒZE IR ŠĀDA: DZIĻI NEIRONU TĪKLI VAR GŪT LABUMU NO VAIRĀKUZDEVUMU MĀCĪŠANĀS STRATĒĢIJAS, I.E. VAIRĀKU UZDEVUMU APMĀCĪTI TĪKLI PALIELINA TO VEIKTSPĒJU SALĪDZINĀJUMĀ AR VIENA UZDEVUMA APMĀCĪTIEM TĪKLIEM. TURKLĀT VAIRĀKUZDEVUMU MĀCĪŠANĀS VAR BŪT ĻOTI NODERĪGA, JA UZDEVUMA DATU KOPA NAV PIETIEKAMI LIELA. ŠAJĀ GADĪJUMĀ DATU TRŪKUMS VIENĀ UZDEVUMĀ TIEK KOMPENSĒTS AR CITU ATLIKUŠO UZDEVUMU DATIEM. ŠĪ IEMESLA DĒĻ MĒS PLĀNOJAM DETALIZĒTI IZPĒTĪT DZIĻO VAIRĀKU UZDEVUMU MĀCĪŠANOS (DMTL) KĀ DAĻU NO ŠĪ PROJEKTA. MĒS PLĀNOJAM NOTEIKT VISPĀRĒJU SISTĒMU DMTL ARHITEKTŪRAS IZSTRĀDEI UN OPTIMĀLĀM STRATĒĢIJĀM TO APMĀCĪBAI. TURKLĀT TIKS PĒTĪTA DEKOMPENSĒTO DATU KOPU IETEKME UZ DMTL TĪKLU APGUVI. KONKRĒTI, DMTL TĪKLI TIKS IZMANTOTI VAIRĀKIEM LIETOJUMIEM, TOSTARP OBJEKTU ATKLĀŠANAI, AINU KLASIFIKĀCIJAI, “LALITĀTES” NOTEIKŠANAI, ATTĒLA SATURA APRAKSTĪŠANAS PROCESA AUTOMATIZĀCIJAI UN VIZUĀLAJAM MONITORINGAM (PĒTNIECĪBAS TĒMAS, KURĀS LAMPU GRUPA JAU IR IESAISTĪTA, BET KURAS TAGAD TIKS APLŪKOTAS NO VIENA UZDEVUMA VIEDOKĻA). (Latvian) | |||||||||||||||
| Property / summary: DZIĻĀ MĀCĪŠANĀS (“DZIĻĀ MĀCĪŠANĀS”) IR KĻUVUSI PAR TEHNIKU PAR IZCILĪBU AUTOMĀTISKĀS MĀCĪŠANĀS JOMĀ, KO IZMANTO DATORREDZEI. PAMATOJOTIES UZ PANĀKUMIEM ATTĒLU KLASIFIKĀCIJĀ, DZIĻĀ MĀCĪŠANĀS IR PĀRSNIEGUSI (SNIEGUMA ZIŅĀ) CITAS TĀDAS PAŠAS JOMAS METODES, UN MŪSDIENĀS TO IZMANTO LIELĀKĀ DAĻA LIETOJUMPROGRAMMU REDZEI AR DATORU, TOSTARP “SALIENCES” NOTEIKŠANA, OBJEKTU NOTEIKŠANA, VIZUĀLĀ IZSEKOŠANA, ATTĒLU APSTRĀDE UN ATTĒLA SATURA APRAKSTA PROCESA AUTOMATIZĀCIJA. PROFUND NEURONAL tīklu sasniegtais EXIT ir saistīts ar ļoti lielu datu bāzu esamību un jaunu GPUS vajadzību attīstību pamatdatu procesā._x000D__x000D_ Daudzuzdevumu aizturēšana (MTL — BY YOUR SIGLAS IN ENGLISH) ir ļoti laba tehnika, ko izveidojusi AUTOMATIC LEARNING SCIENTIFIC COMMUNITY. ŠĪ METODE KOPĪGI APSVER VAIRĀKUS UZDEVUMUS, LAI IZMANTOTU TO KOPĪGĀS LĪDZĪBAS. TĀ REZULTĀTĀ VAR PANĀKT IZPILDES UZLABOŠANOS NEKĀ TAD, JA KATRS UZDEVUMS TIKTU APLŪKOTS ATSEVIŠĶI. JŪSU PIETEIKUMS IR PIEMĒROTS JEBKURAI PROBLĒMAI, JA IR VAIRĀKI SAISTĪTI UZDEVUMI, LAI MĀCĪTOS UN/VAI JA IR NELIELA DATU KOPA, LAI VARĒTU APGŪT KONKRĒTU UZDEVUMU. MTL tika uzsākta, pateicoties cilvēka spējai uzlabot tiesas aizturēšanas procesu, ja tas tiek veikts tādā veidā, kas ir saistīts ar citām teritorijām, kuras vienlaikus ir saistītas ar individuālu ceļu._x000D_ _x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_ x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005F ir Proponer un STUDY teorētisko FRAMEWORK kā KOPIENA INCLUDING TWO CONCEPTS: DZIĻĀ MĀCĪŠANĀS UN MTL. ŠĀ PROJEKTA INICIATĪVAS PAMATĀ IR DAUDZSOLOŠI SĀKOTNĒJIE REZULTĀTI ŠAJĀ VIRZIENĀ. MŪSU DARBA HIPOTĒZE IR ŠĀDA: DZIĻI NEIRONU TĪKLI VAR GŪT LABUMU NO VAIRĀKUZDEVUMU MĀCĪŠANĀS STRATĒĢIJAS, I.E. VAIRĀKU UZDEVUMU APMĀCĪTI TĪKLI PALIELINA TO VEIKTSPĒJU SALĪDZINĀJUMĀ AR VIENA UZDEVUMA APMĀCĪTIEM TĪKLIEM. TURKLĀT VAIRĀKUZDEVUMU MĀCĪŠANĀS VAR BŪT ĻOTI NODERĪGA, JA UZDEVUMA DATU KOPA NAV PIETIEKAMI LIELA. ŠAJĀ GADĪJUMĀ DATU TRŪKUMS VIENĀ UZDEVUMĀ TIEK KOMPENSĒTS AR CITU ATLIKUŠO UZDEVUMU DATIEM. ŠĪ IEMESLA DĒĻ MĒS PLĀNOJAM DETALIZĒTI IZPĒTĪT DZIĻO VAIRĀKU UZDEVUMU MĀCĪŠANOS (DMTL) KĀ DAĻU NO ŠĪ PROJEKTA. MĒS PLĀNOJAM NOTEIKT VISPĀRĒJU SISTĒMU DMTL ARHITEKTŪRAS IZSTRĀDEI UN OPTIMĀLĀM STRATĒĢIJĀM TO APMĀCĪBAI. TURKLĀT TIKS PĒTĪTA DEKOMPENSĒTO DATU KOPU IETEKME UZ DMTL TĪKLU APGUVI. KONKRĒTI, DMTL TĪKLI TIKS IZMANTOTI VAIRĀKIEM LIETOJUMIEM, TOSTARP OBJEKTU ATKLĀŠANAI, AINU KLASIFIKĀCIJAI, “LALITĀTES” NOTEIKŠANAI, ATTĒLA SATURA APRAKSTĪŠANAS PROCESA AUTOMATIZĀCIJAI UN VIZUĀLAJAM MONITORINGAM (PĒTNIECĪBAS TĒMAS, KURĀS LAMPU GRUPA JAU IR IESAISTĪTA, BET KURAS TAGAD TIKS APLŪKOTAS NO VIENA UZDEVUMA VIEDOKĻA). (Latvian) / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / summary: DZIĻĀ MĀCĪŠANĀS (“DZIĻĀ MĀCĪŠANĀS”) IR KĻUVUSI PAR TEHNIKU PAR IZCILĪBU AUTOMĀTISKĀS MĀCĪŠANĀS JOMĀ, KO IZMANTO DATORREDZEI. PAMATOJOTIES UZ PANĀKUMIEM ATTĒLU KLASIFIKĀCIJĀ, DZIĻĀ MĀCĪŠANĀS IR PĀRSNIEGUSI (SNIEGUMA ZIŅĀ) CITAS TĀDAS PAŠAS JOMAS METODES, UN MŪSDIENĀS TO IZMANTO LIELĀKĀ DAĻA LIETOJUMPROGRAMMU REDZEI AR DATORU, TOSTARP “SALIENCES” NOTEIKŠANA, OBJEKTU NOTEIKŠANA, VIZUĀLĀ IZSEKOŠANA, ATTĒLU APSTRĀDE UN ATTĒLA SATURA APRAKSTA PROCESA AUTOMATIZĀCIJA. PROFUND NEURONAL tīklu sasniegtais EXIT ir saistīts ar ļoti lielu datu bāzu esamību un jaunu GPUS vajadzību attīstību pamatdatu procesā._x000D__x000D_ Daudzuzdevumu aizturēšana (MTL — BY YOUR SIGLAS IN ENGLISH) ir ļoti laba tehnika, ko izveidojusi AUTOMATIC LEARNING SCIENTIFIC COMMUNITY. ŠĪ METODE KOPĪGI APSVER VAIRĀKUS UZDEVUMUS, LAI IZMANTOTU TO KOPĪGĀS LĪDZĪBAS. TĀ REZULTĀTĀ VAR PANĀKT IZPILDES UZLABOŠANOS NEKĀ TAD, JA KATRS UZDEVUMS TIKTU APLŪKOTS ATSEVIŠĶI. JŪSU PIETEIKUMS IR PIEMĒROTS JEBKURAI PROBLĒMAI, JA IR VAIRĀKI SAISTĪTI UZDEVUMI, LAI MĀCĪTOS UN/VAI JA IR NELIELA DATU KOPA, LAI VARĒTU APGŪT KONKRĒTU UZDEVUMU. MTL tika uzsākta, pateicoties cilvēka spējai uzlabot tiesas aizturēšanas procesu, ja tas tiek veikts tādā veidā, kas ir saistīts ar citām teritorijām, kuras vienlaikus ir saistītas ar individuālu ceļu._x000D_ _x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_ x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005F ir Proponer un STUDY teorētisko FRAMEWORK kā KOPIENA INCLUDING TWO CONCEPTS: DZIĻĀ MĀCĪŠANĀS UN MTL. ŠĀ PROJEKTA INICIATĪVAS PAMATĀ IR DAUDZSOLOŠI SĀKOTNĒJIE REZULTĀTI ŠAJĀ VIRZIENĀ. MŪSU DARBA HIPOTĒZE IR ŠĀDA: DZIĻI NEIRONU TĪKLI VAR GŪT LABUMU NO VAIRĀKUZDEVUMU MĀCĪŠANĀS STRATĒĢIJAS, I.E. VAIRĀKU UZDEVUMU APMĀCĪTI TĪKLI PALIELINA TO VEIKTSPĒJU SALĪDZINĀJUMĀ AR VIENA UZDEVUMA APMĀCĪTIEM TĪKLIEM. TURKLĀT VAIRĀKUZDEVUMU MĀCĪŠANĀS VAR BŪT ĻOTI NODERĪGA, JA UZDEVUMA DATU KOPA NAV PIETIEKAMI LIELA. ŠAJĀ GADĪJUMĀ DATU TRŪKUMS VIENĀ UZDEVUMĀ TIEK KOMPENSĒTS AR CITU ATLIKUŠO UZDEVUMU DATIEM. ŠĪ IEMESLA DĒĻ MĒS PLĀNOJAM DETALIZĒTI IZPĒTĪT DZIĻO VAIRĀKU UZDEVUMU MĀCĪŠANOS (DMTL) KĀ DAĻU NO ŠĪ PROJEKTA. MĒS PLĀNOJAM NOTEIKT VISPĀRĒJU SISTĒMU DMTL ARHITEKTŪRAS IZSTRĀDEI UN OPTIMĀLĀM STRATĒĢIJĀM TO APMĀCĪBAI. TURKLĀT TIKS PĒTĪTA DEKOMPENSĒTO DATU KOPU IETEKME UZ DMTL TĪKLU APGUVI. KONKRĒTI, DMTL TĪKLI TIKS IZMANTOTI VAIRĀKIEM LIETOJUMIEM, TOSTARP OBJEKTU ATKLĀŠANAI, AINU KLASIFIKĀCIJAI, “LALITĀTES” NOTEIKŠANAI, ATTĒLA SATURA APRAKSTĪŠANAS PROCESA AUTOMATIZĀCIJAI UN VIZUĀLAJAM MONITORINGAM (PĒTNIECĪBAS TĒMAS, KURĀS LAMPU GRUPA JAU IR IESAISTĪTA, BET KURAS TAGAD TIKS APLŪKOTAS NO VIENA UZDEVUMA VIEDOKĻA). (Latvian) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 18 August 2022
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
HLBOKÉ UČENIE SA („HLBOKÉ UČENIE“) SA STALO TECHNIKOU PAR EXCELLENCE V OBLASTI AUTOMATICKÉHO VZDELÁVANIA APLIKOVANÉHO NA POČÍTAČOVÉ VIDENIE. NA ZÁKLADE ÚSPEŠNOSTI PRI KLASIFIKÁCII OBRÁZKOV HĹBKOVÉ UČENIE PREKONALO (POKIAĽ IDE O VÝKON) INÉ TECHNIKY ROVNAKÉHO ROZSAHU A V SÚČASNOSTI HO VÄČŠINA APLIKÁCIÍ VO VIDENÍ POČÍTAČOM POUŽÍVA, VRÁTANE DETEKCIE „SÁLOSTI“, DETEKCIE OBJEKTOV, VIZUÁLNEHO SLEDOVANIA, SPRACOVANIA OBRAZU A AUTOMATIZÁCIE PROCESU OPISOVANIA OBSAHU OBRAZU. EXIT dosiahnutý sieťami PROFUND NEURONAL je spôsobený existenciou veľmi veľkých databáz a vývojom nových potrieb GPUS pre proces základných dát._x000D__x000D_ Multitasking zachytenie (MTL – BY SIGLAS IN ENGLISH) je to veľmi dobrá technika, ktorá bola založená SCIENTIFICKÉHO SPOLOČENSTVA AUTOMATICKÉHO LEARNINGU. TÁTO TECHNIKA ZVAŽUJE NIEKOĽKO ÚLOH SPOLOČNÝM SPÔSOBOM S CIEĽOM VYUŽIŤ PODOBNOSTI, KTORÉ ZDIEĽAJÚ. V DÔSLEDKU TOHO MOŽNO DOSIAHNUŤ ZLEPŠENIE VÝKONNOSTI, NEŽ KEBY SA KAŽDÁ ÚLOHA POSUDZOVALA SAMOSTATNE. VAŠA ŽIADOSŤ JE VHODNÁ PRE AKÝKOĽVEK PROBLÉM, KEĎ SA TREBA NAUČIŤ NIEKOĽKO SÚVISIACICH ÚLOH A/ALEBO AK EXISTUJE MALÝ SÚBOR ÚDAJOV, ABY STE SA MOHLI NAUČIŤ KONKRÉTNU ÚLOHU. MTL bola iniciovaná schopnosťou človeka zlepšiť proces zadržania súdu, ak sa vykonáva spôsobom, ktorý je spojený s inými územiami, ktoré boli spojené s individuálnym spôsobom v rovnakom čase._x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__ x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x005F je Proponer A ŠTUDY Teorický FRAMWORK ako Spoločenstva, ktorý zahŕňa DWO CONCEPTS: HLBOKÉ UČENIE A MTL. INICIATÍVA TOHTO PROJEKTU JE ZALOŽENÁ NA EXISTENCII SĽUBNÝCH POČIATOČNÝCH VÝSLEDKOV V TOMTO SMERE. NAŠA PRACOVNÁ HYPOTÉZA JE: HLBOKÉ NEURÓNOVÉ SIETE MÔŽU ŤAŽIŤ ZO STRATÉGIE VIACÚČELOVÉHO VZDELÁVANIA, I.E. SIETE VYŠKOLENÉ VIACERÝMI ÚLOHAMI ZVYŠUJÚ SVOJU VÝKONNOSŤ V POROVNANÍ SO SIEŤAMI VYŠKOLENÝMI NA JEDNU ÚLOHU. OKREM TOHO, MULTITASKING UČENIE MÔŽE BYŤ VEĽMI UŽITOČNÉ, KEĎ SÚBOR ÚDAJOV PRE ÚLOHU NIE JE DOSTATOČNE VEĽKÝ. V TOMTO PRÍPADE SA NEPRÍTOMNOSŤ ÚDAJOV V RÁMCI JEDNEJ ÚLOHY KOMPENZUJE ÚDAJMI O OSTATNÝCH ZOSTÁVAJÚCICH ÚLOHÁCH. Z TOHTO DÔVODU MÁME V ÚMYSLE PODROBNE ŠTUDOVAŤ HLBOKÉ MULTITASK LEARNING (DMTL) AKO SÚČASŤ TOHTO PROJEKTU. MÁME V ÚMYSLE DEFINOVAŤ VŠEOBECNÝ RÁMEC PRE NAVRHOVANIE DMTL ARCHITEKTÚRY A OPTIMÁLNE STRATÉGIE PRE ICH VZDELÁVANIE. OKREM TOHO SA BUDE SKÚMAŤ ÚČINOK DEKOMPENZOVANÝCH SÚBOROV ÚDAJOV NA UČENIE SA DMTL SIETÍ. KONKRÉTNE SA SIETE DMTL BUDÚ UPLATŇOVAŤ NA VIACERÉ APLIKÁCIE VRÁTANE DETEKCIE OBJEKTOV, KLASIFIKÁCIE SCÉN, DETEKCIE „SALIVENTNOSTI“, AUTOMATIZÁCIE PROCESU OPISOVANIA OBSAHU OBRAZU A VIZUÁLNEHO MONITOROVANIA (VÝSKUMNÉ TÉMY, DO KTORÝCH JE SKUPINA SVIETIDIEL UŽ ZAPOJENÁ, ALE KTORÉ SA TERAZ BUDÚ POSUDZOVAŤ Z HĽADISKA JEDINEJ ÚLOHY). (Slovak) | |||||||||||||||
| Property / summary: HLBOKÉ UČENIE SA („HLBOKÉ UČENIE“) SA STALO TECHNIKOU PAR EXCELLENCE V OBLASTI AUTOMATICKÉHO VZDELÁVANIA APLIKOVANÉHO NA POČÍTAČOVÉ VIDENIE. NA ZÁKLADE ÚSPEŠNOSTI PRI KLASIFIKÁCII OBRÁZKOV HĹBKOVÉ UČENIE PREKONALO (POKIAĽ IDE O VÝKON) INÉ TECHNIKY ROVNAKÉHO ROZSAHU A V SÚČASNOSTI HO VÄČŠINA APLIKÁCIÍ VO VIDENÍ POČÍTAČOM POUŽÍVA, VRÁTANE DETEKCIE „SÁLOSTI“, DETEKCIE OBJEKTOV, VIZUÁLNEHO SLEDOVANIA, SPRACOVANIA OBRAZU A AUTOMATIZÁCIE PROCESU OPISOVANIA OBSAHU OBRAZU. EXIT dosiahnutý sieťami PROFUND NEURONAL je spôsobený existenciou veľmi veľkých databáz a vývojom nových potrieb GPUS pre proces základných dát._x000D__x000D_ Multitasking zachytenie (MTL – BY SIGLAS IN ENGLISH) je to veľmi dobrá technika, ktorá bola založená SCIENTIFICKÉHO SPOLOČENSTVA AUTOMATICKÉHO LEARNINGU. TÁTO TECHNIKA ZVAŽUJE NIEKOĽKO ÚLOH SPOLOČNÝM SPÔSOBOM S CIEĽOM VYUŽIŤ PODOBNOSTI, KTORÉ ZDIEĽAJÚ. V DÔSLEDKU TOHO MOŽNO DOSIAHNUŤ ZLEPŠENIE VÝKONNOSTI, NEŽ KEBY SA KAŽDÁ ÚLOHA POSUDZOVALA SAMOSTATNE. VAŠA ŽIADOSŤ JE VHODNÁ PRE AKÝKOĽVEK PROBLÉM, KEĎ SA TREBA NAUČIŤ NIEKOĽKO SÚVISIACICH ÚLOH A/ALEBO AK EXISTUJE MALÝ SÚBOR ÚDAJOV, ABY STE SA MOHLI NAUČIŤ KONKRÉTNU ÚLOHU. MTL bola iniciovaná schopnosťou človeka zlepšiť proces zadržania súdu, ak sa vykonáva spôsobom, ktorý je spojený s inými územiami, ktoré boli spojené s individuálnym spôsobom v rovnakom čase._x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__ x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x005F je Proponer A ŠTUDY Teorický FRAMWORK ako Spoločenstva, ktorý zahŕňa DWO CONCEPTS: HLBOKÉ UČENIE A MTL. INICIATÍVA TOHTO PROJEKTU JE ZALOŽENÁ NA EXISTENCII SĽUBNÝCH POČIATOČNÝCH VÝSLEDKOV V TOMTO SMERE. NAŠA PRACOVNÁ HYPOTÉZA JE: HLBOKÉ NEURÓNOVÉ SIETE MÔŽU ŤAŽIŤ ZO STRATÉGIE VIACÚČELOVÉHO VZDELÁVANIA, I.E. SIETE VYŠKOLENÉ VIACERÝMI ÚLOHAMI ZVYŠUJÚ SVOJU VÝKONNOSŤ V POROVNANÍ SO SIEŤAMI VYŠKOLENÝMI NA JEDNU ÚLOHU. OKREM TOHO, MULTITASKING UČENIE MÔŽE BYŤ VEĽMI UŽITOČNÉ, KEĎ SÚBOR ÚDAJOV PRE ÚLOHU NIE JE DOSTATOČNE VEĽKÝ. V TOMTO PRÍPADE SA NEPRÍTOMNOSŤ ÚDAJOV V RÁMCI JEDNEJ ÚLOHY KOMPENZUJE ÚDAJMI O OSTATNÝCH ZOSTÁVAJÚCICH ÚLOHÁCH. Z TOHTO DÔVODU MÁME V ÚMYSLE PODROBNE ŠTUDOVAŤ HLBOKÉ MULTITASK LEARNING (DMTL) AKO SÚČASŤ TOHTO PROJEKTU. MÁME V ÚMYSLE DEFINOVAŤ VŠEOBECNÝ RÁMEC PRE NAVRHOVANIE DMTL ARCHITEKTÚRY A OPTIMÁLNE STRATÉGIE PRE ICH VZDELÁVANIE. OKREM TOHO SA BUDE SKÚMAŤ ÚČINOK DEKOMPENZOVANÝCH SÚBOROV ÚDAJOV NA UČENIE SA DMTL SIETÍ. KONKRÉTNE SA SIETE DMTL BUDÚ UPLATŇOVAŤ NA VIACERÉ APLIKÁCIE VRÁTANE DETEKCIE OBJEKTOV, KLASIFIKÁCIE SCÉN, DETEKCIE „SALIVENTNOSTI“, AUTOMATIZÁCIE PROCESU OPISOVANIA OBSAHU OBRAZU A VIZUÁLNEHO MONITOROVANIA (VÝSKUMNÉ TÉMY, DO KTORÝCH JE SKUPINA SVIETIDIEL UŽ ZAPOJENÁ, ALE KTORÉ SA TERAZ BUDÚ POSUDZOVAŤ Z HĽADISKA JEDINEJ ÚLOHY). (Slovak) / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / summary: HLBOKÉ UČENIE SA („HLBOKÉ UČENIE“) SA STALO TECHNIKOU PAR EXCELLENCE V OBLASTI AUTOMATICKÉHO VZDELÁVANIA APLIKOVANÉHO NA POČÍTAČOVÉ VIDENIE. NA ZÁKLADE ÚSPEŠNOSTI PRI KLASIFIKÁCII OBRÁZKOV HĹBKOVÉ UČENIE PREKONALO (POKIAĽ IDE O VÝKON) INÉ TECHNIKY ROVNAKÉHO ROZSAHU A V SÚČASNOSTI HO VÄČŠINA APLIKÁCIÍ VO VIDENÍ POČÍTAČOM POUŽÍVA, VRÁTANE DETEKCIE „SÁLOSTI“, DETEKCIE OBJEKTOV, VIZUÁLNEHO SLEDOVANIA, SPRACOVANIA OBRAZU A AUTOMATIZÁCIE PROCESU OPISOVANIA OBSAHU OBRAZU. EXIT dosiahnutý sieťami PROFUND NEURONAL je spôsobený existenciou veľmi veľkých databáz a vývojom nových potrieb GPUS pre proces základných dát._x000D__x000D_ Multitasking zachytenie (MTL – BY SIGLAS IN ENGLISH) je to veľmi dobrá technika, ktorá bola založená SCIENTIFICKÉHO SPOLOČENSTVA AUTOMATICKÉHO LEARNINGU. TÁTO TECHNIKA ZVAŽUJE NIEKOĽKO ÚLOH SPOLOČNÝM SPÔSOBOM S CIEĽOM VYUŽIŤ PODOBNOSTI, KTORÉ ZDIEĽAJÚ. V DÔSLEDKU TOHO MOŽNO DOSIAHNUŤ ZLEPŠENIE VÝKONNOSTI, NEŽ KEBY SA KAŽDÁ ÚLOHA POSUDZOVALA SAMOSTATNE. VAŠA ŽIADOSŤ JE VHODNÁ PRE AKÝKOĽVEK PROBLÉM, KEĎ SA TREBA NAUČIŤ NIEKOĽKO SÚVISIACICH ÚLOH A/ALEBO AK EXISTUJE MALÝ SÚBOR ÚDAJOV, ABY STE SA MOHLI NAUČIŤ KONKRÉTNU ÚLOHU. MTL bola iniciovaná schopnosťou človeka zlepšiť proces zadržania súdu, ak sa vykonáva spôsobom, ktorý je spojený s inými územiami, ktoré boli spojené s individuálnym spôsobom v rovnakom čase._x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__ x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x005F je Proponer A ŠTUDY Teorický FRAMWORK ako Spoločenstva, ktorý zahŕňa DWO CONCEPTS: HLBOKÉ UČENIE A MTL. INICIATÍVA TOHTO PROJEKTU JE ZALOŽENÁ NA EXISTENCII SĽUBNÝCH POČIATOČNÝCH VÝSLEDKOV V TOMTO SMERE. NAŠA PRACOVNÁ HYPOTÉZA JE: HLBOKÉ NEURÓNOVÉ SIETE MÔŽU ŤAŽIŤ ZO STRATÉGIE VIACÚČELOVÉHO VZDELÁVANIA, I.E. SIETE VYŠKOLENÉ VIACERÝMI ÚLOHAMI ZVYŠUJÚ SVOJU VÝKONNOSŤ V POROVNANÍ SO SIEŤAMI VYŠKOLENÝMI NA JEDNU ÚLOHU. OKREM TOHO, MULTITASKING UČENIE MÔŽE BYŤ VEĽMI UŽITOČNÉ, KEĎ SÚBOR ÚDAJOV PRE ÚLOHU NIE JE DOSTATOČNE VEĽKÝ. V TOMTO PRÍPADE SA NEPRÍTOMNOSŤ ÚDAJOV V RÁMCI JEDNEJ ÚLOHY KOMPENZUJE ÚDAJMI O OSTATNÝCH ZOSTÁVAJÚCICH ÚLOHÁCH. Z TOHTO DÔVODU MÁME V ÚMYSLE PODROBNE ŠTUDOVAŤ HLBOKÉ MULTITASK LEARNING (DMTL) AKO SÚČASŤ TOHTO PROJEKTU. MÁME V ÚMYSLE DEFINOVAŤ VŠEOBECNÝ RÁMEC PRE NAVRHOVANIE DMTL ARCHITEKTÚRY A OPTIMÁLNE STRATÉGIE PRE ICH VZDELÁVANIE. OKREM TOHO SA BUDE SKÚMAŤ ÚČINOK DEKOMPENZOVANÝCH SÚBOROV ÚDAJOV NA UČENIE SA DMTL SIETÍ. KONKRÉTNE SA SIETE DMTL BUDÚ UPLATŇOVAŤ NA VIACERÉ APLIKÁCIE VRÁTANE DETEKCIE OBJEKTOV, KLASIFIKÁCIE SCÉN, DETEKCIE „SALIVENTNOSTI“, AUTOMATIZÁCIE PROCESU OPISOVANIA OBSAHU OBRAZU A VIZUÁLNEHO MONITOROVANIA (VÝSKUMNÉ TÉMY, DO KTORÝCH JE SKUPINA SVIETIDIEL UŽ ZAPOJENÁ, ALE KTORÉ SA TERAZ BUDÚ POSUDZOVAŤ Z HĽADISKA JEDINEJ ÚLOHY). (Slovak) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 18 August 2022
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
IS Í AN DOMHAINFHOGHLAIM (‘AN FHOGHLAIM DHOMHAIN’) AN TEICNÍC PAR EXCELLENCE I RÉIMSE NA FOGHLAMA UATHOIBRÍCHE A CHUIRTEAR I BHFEIDHM AR FHÍS RÍOMHAIRE. BUNAITHE AR AN RATH A BHÍ UIRTHI IN AICMIÚ ÍOMHÁNNA, TÁ AN DOMHAINFHOGHLAIM TAR ÉIS DUL THAR THEICNÍCÍ EILE A BHFUIL AN RAON FEIDHME CÉANNA ACU (I DTÉARMAÍ FEIDHMÍOCHTA) AGUS TÁ SÍ Á HÚSÁID INNIU AG FORMHÓR NA BHFEIDHMCHLÁR I BHFÍS AR RÍOMHAIRE, LENA N-ÁIRÍTEAR ‘SALIENCY’ A BHRATH, RUDAÍ A BHRATH, RIANÚ AMHAIRC, PRÓISEÁIL ÍOMHÁNNA AGUS UATHOIBRIÚ AN PHRÓISIS CHUN CUR SÍOS A DHÉANAMH AR ÁBHAR NA HÍOMHÁ. Tá an EXIT bainte amach ag na líonraí profund NEURONAL mar gheall ar bhunachair sonraí an-mhór a bheith ann agus riachtanais GPUanna nua a fhorbairt le haghaidh phróiseas na sonraí bunúsacha._x000D__x000D_ an t-iltasking a ghabháil (MTL — BY DO Siglas IN ENGLISH) is teicnic an-mhaith é atá bunaithe ag an COMMUNITY SCIENTIC OF AUTOMATIC LEARNÚ. DÉANANN AN TEICNÍC SEO ROINNT TASCANNA AR BHEALACH COMHPHÁIRTEACH LEIS AN AIDHM LEAS A BHAINT AS NA COSÚLACHTAÍ A ROINNEANN SIAD. MAR THORADH AIR SIN, IS FÉIDIR FEABHAS A CHUR AR FHEIDHMÍOCHT A BHAINT AMACH NÁ DÁ NDÉANFAÍ GACH TASC A MHEAS AR LEITHLIGH. TÁ D’IARRATAS OIRIÚNACH D’AON FHADHB INA BHFUIL ROINNT TASCANNA GAOLMHARA LE FOGHLAIM AGUS/NÓ NUAIR ATÁ TACAR SONRAÍ BEAG ANN LE BHEITH IN ANN TASC AR LEITH A FHOGHLAIM. Tionscnaíodh MTL mar gheall ar chumas an duine an próiseas gabhála cúirte a fheabhsú má chuirtear i gcrích é ar bhealach atá nasctha le críocha eile atá nasctha le bealach aonair._x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__S__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000 DOMHAINFHOGHLAIM AGUS MTL. TÁ TIONSCNAMH AN TIONSCADAIL SEO BUNAITHE AR THORTHAÍ TOSAIGH A BHFUIL GEALLADH FÚTHU A BHEITH ANN SA TREO SIN. IS É ÁR HIPITÉIS OIBRE: IS FÉIDIR LE LÍONRAÍ NÉARACHA DOIMHNE LEAS A BHAINT AS AN STRAITÉIS FOGHLAMA ILTAISCEÁLA, CUIREANN LÍONRAÍ ILTÁSTÁLACHA LENA BHFEIDHMÍOCHT I GCOMPARÁID LE LÍONRAÍ FAOI OILIÚINT AONCASC. INA THEANNTA SIN, IS FÉIDIR LE FOGHLAIM MULTITASKING A BHEITH AN-ÚSÁIDEACH NUAIR NACH BHFUIL AN TACAR SONRAÍ LE HAGHAIDH TASC MÓR GO LEOR. SA CHÁS SEO DÉANTAR EASPA SONRAÍ I GCÚRAM AMHÁIN A CHÚITEAMH LE SONRAÍ NA GCÚRAIMÍ EILE ATÁ FÁGTHA. AR AN GCÚIS SEO, TÁ SÉ I GCEIST AGAINN STAIDÉAR MIONSONRAITHE A DHÉANAMH AR AN BHFOGHLAIM ILTÁSC DOMHAIN (DMTL) MAR CHUID DEN TIONSCADAL SEO. TÁ SÉ I GCEIST AGAINN CREAT GINEARÁLTA A SHAINIÚ LE HAGHAIDH DEARADH AILTIREACHTAÍ DMTL AGUS STRAITÉISÍ OPTAMACHA DÁ N-OILIÚINT. INA THEANNTA SIN, DÉANFAR STAIDÉAR AR ÉIFEACHT NA DTACAR SONRAÍ CÚITIMH CHUN LÍONRAÍ DMTL A FHOGHLAIM. GO SONRACH, CUIRFEAR LÍONRAÍ DMTL I BHFEIDHM AR ROINNT FEIDHMCHLÁR LENA N-ÁIRÍTEAR A BHRATH RÉAD, RANGÚ RADHAIRC, A BHRATH AR AN ‘SALIENCY’, UATHOIBRIÚ AN PHRÓISIS CUR SÍOS A DHÉANAMH AR ÁBHAR AN ÍOMHÁ AGUS MONATÓIREACHT AMHAIRC (TÉAMAÍ TAIGHDE INA BHFUIL AN GRÚPA LAMPA PÁIRTEACH CHEANA FÉIN ACH A CHUIRFEAR SAN ÁIREAMH ANOIS Ó THAOBH TASC AMHÁIN). (Irish) | |||||||||||||||
| Property / summary: IS Í AN DOMHAINFHOGHLAIM (‘AN FHOGHLAIM DHOMHAIN’) AN TEICNÍC PAR EXCELLENCE I RÉIMSE NA FOGHLAMA UATHOIBRÍCHE A CHUIRTEAR I BHFEIDHM AR FHÍS RÍOMHAIRE. BUNAITHE AR AN RATH A BHÍ UIRTHI IN AICMIÚ ÍOMHÁNNA, TÁ AN DOMHAINFHOGHLAIM TAR ÉIS DUL THAR THEICNÍCÍ EILE A BHFUIL AN RAON FEIDHME CÉANNA ACU (I DTÉARMAÍ FEIDHMÍOCHTA) AGUS TÁ SÍ Á HÚSÁID INNIU AG FORMHÓR NA BHFEIDHMCHLÁR I BHFÍS AR RÍOMHAIRE, LENA N-ÁIRÍTEAR ‘SALIENCY’ A BHRATH, RUDAÍ A BHRATH, RIANÚ AMHAIRC, PRÓISEÁIL ÍOMHÁNNA AGUS UATHOIBRIÚ AN PHRÓISIS CHUN CUR SÍOS A DHÉANAMH AR ÁBHAR NA HÍOMHÁ. Tá an EXIT bainte amach ag na líonraí profund NEURONAL mar gheall ar bhunachair sonraí an-mhór a bheith ann agus riachtanais GPUanna nua a fhorbairt le haghaidh phróiseas na sonraí bunúsacha._x000D__x000D_ an t-iltasking a ghabháil (MTL — BY DO Siglas IN ENGLISH) is teicnic an-mhaith é atá bunaithe ag an COMMUNITY SCIENTIC OF AUTOMATIC LEARNÚ. DÉANANN AN TEICNÍC SEO ROINNT TASCANNA AR BHEALACH COMHPHÁIRTEACH LEIS AN AIDHM LEAS A BHAINT AS NA COSÚLACHTAÍ A ROINNEANN SIAD. MAR THORADH AIR SIN, IS FÉIDIR FEABHAS A CHUR AR FHEIDHMÍOCHT A BHAINT AMACH NÁ DÁ NDÉANFAÍ GACH TASC A MHEAS AR LEITHLIGH. TÁ D’IARRATAS OIRIÚNACH D’AON FHADHB INA BHFUIL ROINNT TASCANNA GAOLMHARA LE FOGHLAIM AGUS/NÓ NUAIR ATÁ TACAR SONRAÍ BEAG ANN LE BHEITH IN ANN TASC AR LEITH A FHOGHLAIM. Tionscnaíodh MTL mar gheall ar chumas an duine an próiseas gabhála cúirte a fheabhsú má chuirtear i gcrích é ar bhealach atá nasctha le críocha eile atá nasctha le bealach aonair._x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__S__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000 DOMHAINFHOGHLAIM AGUS MTL. TÁ TIONSCNAMH AN TIONSCADAIL SEO BUNAITHE AR THORTHAÍ TOSAIGH A BHFUIL GEALLADH FÚTHU A BHEITH ANN SA TREO SIN. IS É ÁR HIPITÉIS OIBRE: IS FÉIDIR LE LÍONRAÍ NÉARACHA DOIMHNE LEAS A BHAINT AS AN STRAITÉIS FOGHLAMA ILTAISCEÁLA, CUIREANN LÍONRAÍ ILTÁSTÁLACHA LENA BHFEIDHMÍOCHT I GCOMPARÁID LE LÍONRAÍ FAOI OILIÚINT AONCASC. INA THEANNTA SIN, IS FÉIDIR LE FOGHLAIM MULTITASKING A BHEITH AN-ÚSÁIDEACH NUAIR NACH BHFUIL AN TACAR SONRAÍ LE HAGHAIDH TASC MÓR GO LEOR. SA CHÁS SEO DÉANTAR EASPA SONRAÍ I GCÚRAM AMHÁIN A CHÚITEAMH LE SONRAÍ NA GCÚRAIMÍ EILE ATÁ FÁGTHA. AR AN GCÚIS SEO, TÁ SÉ I GCEIST AGAINN STAIDÉAR MIONSONRAITHE A DHÉANAMH AR AN BHFOGHLAIM ILTÁSC DOMHAIN (DMTL) MAR CHUID DEN TIONSCADAL SEO. TÁ SÉ I GCEIST AGAINN CREAT GINEARÁLTA A SHAINIÚ LE HAGHAIDH DEARADH AILTIREACHTAÍ DMTL AGUS STRAITÉISÍ OPTAMACHA DÁ N-OILIÚINT. INA THEANNTA SIN, DÉANFAR STAIDÉAR AR ÉIFEACHT NA DTACAR SONRAÍ CÚITIMH CHUN LÍONRAÍ DMTL A FHOGHLAIM. GO SONRACH, CUIRFEAR LÍONRAÍ DMTL I BHFEIDHM AR ROINNT FEIDHMCHLÁR LENA N-ÁIRÍTEAR A BHRATH RÉAD, RANGÚ RADHAIRC, A BHRATH AR AN ‘SALIENCY’, UATHOIBRIÚ AN PHRÓISIS CUR SÍOS A DHÉANAMH AR ÁBHAR AN ÍOMHÁ AGUS MONATÓIREACHT AMHAIRC (TÉAMAÍ TAIGHDE INA BHFUIL AN GRÚPA LAMPA PÁIRTEACH CHEANA FÉIN ACH A CHUIRFEAR SAN ÁIREAMH ANOIS Ó THAOBH TASC AMHÁIN). (Irish) / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / summary: IS Í AN DOMHAINFHOGHLAIM (‘AN FHOGHLAIM DHOMHAIN’) AN TEICNÍC PAR EXCELLENCE I RÉIMSE NA FOGHLAMA UATHOIBRÍCHE A CHUIRTEAR I BHFEIDHM AR FHÍS RÍOMHAIRE. BUNAITHE AR AN RATH A BHÍ UIRTHI IN AICMIÚ ÍOMHÁNNA, TÁ AN DOMHAINFHOGHLAIM TAR ÉIS DUL THAR THEICNÍCÍ EILE A BHFUIL AN RAON FEIDHME CÉANNA ACU (I DTÉARMAÍ FEIDHMÍOCHTA) AGUS TÁ SÍ Á HÚSÁID INNIU AG FORMHÓR NA BHFEIDHMCHLÁR I BHFÍS AR RÍOMHAIRE, LENA N-ÁIRÍTEAR ‘SALIENCY’ A BHRATH, RUDAÍ A BHRATH, RIANÚ AMHAIRC, PRÓISEÁIL ÍOMHÁNNA AGUS UATHOIBRIÚ AN PHRÓISIS CHUN CUR SÍOS A DHÉANAMH AR ÁBHAR NA HÍOMHÁ. Tá an EXIT bainte amach ag na líonraí profund NEURONAL mar gheall ar bhunachair sonraí an-mhór a bheith ann agus riachtanais GPUanna nua a fhorbairt le haghaidh phróiseas na sonraí bunúsacha._x000D__x000D_ an t-iltasking a ghabháil (MTL — BY DO Siglas IN ENGLISH) is teicnic an-mhaith é atá bunaithe ag an COMMUNITY SCIENTIC OF AUTOMATIC LEARNÚ. DÉANANN AN TEICNÍC SEO ROINNT TASCANNA AR BHEALACH COMHPHÁIRTEACH LEIS AN AIDHM LEAS A BHAINT AS NA COSÚLACHTAÍ A ROINNEANN SIAD. MAR THORADH AIR SIN, IS FÉIDIR FEABHAS A CHUR AR FHEIDHMÍOCHT A BHAINT AMACH NÁ DÁ NDÉANFAÍ GACH TASC A MHEAS AR LEITHLIGH. TÁ D’IARRATAS OIRIÚNACH D’AON FHADHB INA BHFUIL ROINNT TASCANNA GAOLMHARA LE FOGHLAIM AGUS/NÓ NUAIR ATÁ TACAR SONRAÍ BEAG ANN LE BHEITH IN ANN TASC AR LEITH A FHOGHLAIM. Tionscnaíodh MTL mar gheall ar chumas an duine an próiseas gabhála cúirte a fheabhsú má chuirtear i gcrích é ar bhealach atá nasctha le críocha eile atá nasctha le bealach aonair._x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__S__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000 DOMHAINFHOGHLAIM AGUS MTL. TÁ TIONSCNAMH AN TIONSCADAIL SEO BUNAITHE AR THORTHAÍ TOSAIGH A BHFUIL GEALLADH FÚTHU A BHEITH ANN SA TREO SIN. IS É ÁR HIPITÉIS OIBRE: IS FÉIDIR LE LÍONRAÍ NÉARACHA DOIMHNE LEAS A BHAINT AS AN STRAITÉIS FOGHLAMA ILTAISCEÁLA, CUIREANN LÍONRAÍ ILTÁSTÁLACHA LENA BHFEIDHMÍOCHT I GCOMPARÁID LE LÍONRAÍ FAOI OILIÚINT AONCASC. INA THEANNTA SIN, IS FÉIDIR LE FOGHLAIM MULTITASKING A BHEITH AN-ÚSÁIDEACH NUAIR NACH BHFUIL AN TACAR SONRAÍ LE HAGHAIDH TASC MÓR GO LEOR. SA CHÁS SEO DÉANTAR EASPA SONRAÍ I GCÚRAM AMHÁIN A CHÚITEAMH LE SONRAÍ NA GCÚRAIMÍ EILE ATÁ FÁGTHA. AR AN GCÚIS SEO, TÁ SÉ I GCEIST AGAINN STAIDÉAR MIONSONRAITHE A DHÉANAMH AR AN BHFOGHLAIM ILTÁSC DOMHAIN (DMTL) MAR CHUID DEN TIONSCADAL SEO. TÁ SÉ I GCEIST AGAINN CREAT GINEARÁLTA A SHAINIÚ LE HAGHAIDH DEARADH AILTIREACHTAÍ DMTL AGUS STRAITÉISÍ OPTAMACHA DÁ N-OILIÚINT. INA THEANNTA SIN, DÉANFAR STAIDÉAR AR ÉIFEACHT NA DTACAR SONRAÍ CÚITIMH CHUN LÍONRAÍ DMTL A FHOGHLAIM. GO SONRACH, CUIRFEAR LÍONRAÍ DMTL I BHFEIDHM AR ROINNT FEIDHMCHLÁR LENA N-ÁIRÍTEAR A BHRATH RÉAD, RANGÚ RADHAIRC, A BHRATH AR AN ‘SALIENCY’, UATHOIBRIÚ AN PHRÓISIS CUR SÍOS A DHÉANAMH AR ÁBHAR AN ÍOMHÁ AGUS MONATÓIREACHT AMHAIRC (TÉAMAÍ TAIGHDE INA BHFUIL AN GRÚPA LAMPA PÁIRTEACH CHEANA FÉIN ACH A CHUIRFEAR SAN ÁIREAMH ANOIS Ó THAOBH TASC AMHÁIN). (Irish) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 18 August 2022
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
HLUBOKÉ UČENÍ („HLUBOKÉ UČENÍ“) SE STALO TECHNIKOU PAR EXCELLENCE V OBLASTI AUTOMATICKÉHO UČENÍ APLIKOVANÉHO NA POČÍTAČOVÉ VIDĚNÍ. NA ZÁKLADĚ JEHO ÚSPĚCHU V KLASIFIKACI OBRAZŮ, HLUBOKÉ UČENÍ PŘEKONALO (Z HLEDISKA VÝKONU) JINÉ TECHNIKY STEJNÉHO ROZSAHU A JE DNES POUŽÍVÁNO VĚTŠINOU APLIKACÍ VE VIDĚNÍ POČÍTAČEM, VČETNĚ DETEKCE „SALIENCY“, DETEKCE OBJEKTŮ, VIZUÁLNÍHO SLEDOVÁNÍ, ZPRACOVÁNÍ OBRAZU A AUTOMATIZACE PROCESU POPISU OBSAHU OBRAZU. EXIT, kterého dosáhly sítě PROFUND NEURONAL, je dán existencí velmi rozsáhlých databází a vývojem nových potřeb GPUS pro proces základních dat._x000D__x000D_ Multitasking (MTL – BYR SIGLAS IN ENGLISH) je to velmi dobrá technika, kterou založila SCIENTIFICKÉ SPOLEČENSTVÍ AUTOMATICKÉHO LEARNINGu. TATO TECHNIKA ZVAŽUJE NĚKOLIK ÚKOLŮ SPOLEČNÝM ZPŮSOBEM S CÍLEM VYUŽÍT PODOBNOSTI, KTERÉ SDÍLEJÍ. V DŮSLEDKU TOHO LZE DOSÁHNOUT ZLEPŠENÍ VÝKONNOSTI, NEŽ KDYBY BYL KAŽDÝ ÚKOL POSUZOVÁN SAMOSTATNĚ. VAŠE APLIKACE JE VHODNÁ PRO JAKÝKOLI PROBLÉM, POKUD EXISTUJE ŘADA SOUVISEJÍCÍCH ÚKOLŮ K UČENÍ A/NEBO KDYŽ EXISTUJE MALÝ DATOVÝ SOUBOR, ABY SE MOHL NAUČIT KONKRÉTNÍ ÚKOL. MTL byla iniciována schopností člověka zlepšit proces zadržení soudu, pokud je prováděn způsobem, který je spojen s jinými územími, která byla současně spojena s individuálním způsobem._x000D_ _x000D___x000D___x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_ x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005F OBJEKTU TÉHO MEMORY je to zastánce a odborný teoretický FRAMEWORK jako SPOLEČNOST, který zahrnuje dvě části: HLUBOKÉ UČENÍ A MTL. INICIATIVA TOHOTO PROJEKTU JE ZALOŽENA NA EXISTENCI SLIBNÝCH POČÁTEČNÍCH VÝSLEDKŮ V TOMTO SMĚRU. NAŠE PRACOVNÍ HYPOTÉZA JE: HLUBOKÉ NEURONOVÉ SÍTĚ MOHOU TĚŽIT ZE STRATEGIE MULTITASKINGOVÉHO UČENÍ, TJ. SÍTĚ ZAMĚŘENÉ NA VÍCE ÚKOLŮ ZVYŠUJÍ JEJICH VÝKONNOST VE SROVNÁNÍ SE SÍTĚMI VYŠKOLENÝMI PRO JEDNOTLIVÉ ÚKOLY. KROMĚ TOHO, MULTITASKING UČENÍ MŮŽE BÝT VELMI UŽITEČNÉ, POKUD DATOVÝ SOUBOR PRO ÚKOL NENÍ DOSTATEČNĚ VELKÝ. V TOMTO PŘÍPADĚ JE ABSENCE ÚDAJŮ V JEDNOM ÚKOLU KOMPENZOVÁNA ÚDAJI OSTATNÍCH ZBÝVAJÍCÍCH ÚKOLŮ. Z TOHOTO DŮVODU HODLÁME V RÁMCI TOHOTO PROJEKTU PODROBNĚ STUDOVAT HLUBOKÉ MULTITASK LEARNING (DMTL). MÁME V ÚMYSLU DEFINOVAT OBECNÝ RÁMEC PRO NÁVRH ARCHITEKTURY DMTL A OPTIMÁLNÍ STRATEGIE PRO JEJICH ŠKOLENÍ. KROMĚ TOHO BUDE STUDOVÁN ÚČINEK DEKOMPENZOVANÝCH DATOVÝCH SOUBORŮ PRO UČENÍ DMTL SÍTÍ. KONKRÉTNĚ BUDOU SÍTĚ DMTL APLIKOVÁNY NA NĚKOLIK APLIKACÍ, VČETNĚ DETEKCE OBJEKTŮ, KLASIFIKACE SCÉN, DETEKCE „SALIENCY“, AUTOMATIZACE PROCESU POPISU OBSAHU OBRAZU A VIZUÁLNÍHO MONITOROVÁNÍ (VÝZKUMNÁ TÉMATA, DO NICHŽ JE SKUPINA SVĚTELNÝCH ZDROJŮ JIŽ ZAPOJENA, ALE KTERÁ BUDOU NYNÍ POSUZOVÁNA Z HLEDISKA JEDINÉHO ÚKOLU). (Czech) | |||||||||||||||
| Property / summary: HLUBOKÉ UČENÍ („HLUBOKÉ UČENÍ“) SE STALO TECHNIKOU PAR EXCELLENCE V OBLASTI AUTOMATICKÉHO UČENÍ APLIKOVANÉHO NA POČÍTAČOVÉ VIDĚNÍ. NA ZÁKLADĚ JEHO ÚSPĚCHU V KLASIFIKACI OBRAZŮ, HLUBOKÉ UČENÍ PŘEKONALO (Z HLEDISKA VÝKONU) JINÉ TECHNIKY STEJNÉHO ROZSAHU A JE DNES POUŽÍVÁNO VĚTŠINOU APLIKACÍ VE VIDĚNÍ POČÍTAČEM, VČETNĚ DETEKCE „SALIENCY“, DETEKCE OBJEKTŮ, VIZUÁLNÍHO SLEDOVÁNÍ, ZPRACOVÁNÍ OBRAZU A AUTOMATIZACE PROCESU POPISU OBSAHU OBRAZU. EXIT, kterého dosáhly sítě PROFUND NEURONAL, je dán existencí velmi rozsáhlých databází a vývojem nových potřeb GPUS pro proces základních dat._x000D__x000D_ Multitasking (MTL – BYR SIGLAS IN ENGLISH) je to velmi dobrá technika, kterou založila SCIENTIFICKÉ SPOLEČENSTVÍ AUTOMATICKÉHO LEARNINGu. TATO TECHNIKA ZVAŽUJE NĚKOLIK ÚKOLŮ SPOLEČNÝM ZPŮSOBEM S CÍLEM VYUŽÍT PODOBNOSTI, KTERÉ SDÍLEJÍ. V DŮSLEDKU TOHO LZE DOSÁHNOUT ZLEPŠENÍ VÝKONNOSTI, NEŽ KDYBY BYL KAŽDÝ ÚKOL POSUZOVÁN SAMOSTATNĚ. VAŠE APLIKACE JE VHODNÁ PRO JAKÝKOLI PROBLÉM, POKUD EXISTUJE ŘADA SOUVISEJÍCÍCH ÚKOLŮ K UČENÍ A/NEBO KDYŽ EXISTUJE MALÝ DATOVÝ SOUBOR, ABY SE MOHL NAUČIT KONKRÉTNÍ ÚKOL. MTL byla iniciována schopností člověka zlepšit proces zadržení soudu, pokud je prováděn způsobem, který je spojen s jinými územími, která byla současně spojena s individuálním způsobem._x000D_ _x000D___x000D___x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_ x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005F OBJEKTU TÉHO MEMORY je to zastánce a odborný teoretický FRAMEWORK jako SPOLEČNOST, který zahrnuje dvě části: HLUBOKÉ UČENÍ A MTL. INICIATIVA TOHOTO PROJEKTU JE ZALOŽENA NA EXISTENCI SLIBNÝCH POČÁTEČNÍCH VÝSLEDKŮ V TOMTO SMĚRU. NAŠE PRACOVNÍ HYPOTÉZA JE: HLUBOKÉ NEURONOVÉ SÍTĚ MOHOU TĚŽIT ZE STRATEGIE MULTITASKINGOVÉHO UČENÍ, TJ. SÍTĚ ZAMĚŘENÉ NA VÍCE ÚKOLŮ ZVYŠUJÍ JEJICH VÝKONNOST VE SROVNÁNÍ SE SÍTĚMI VYŠKOLENÝMI PRO JEDNOTLIVÉ ÚKOLY. KROMĚ TOHO, MULTITASKING UČENÍ MŮŽE BÝT VELMI UŽITEČNÉ, POKUD DATOVÝ SOUBOR PRO ÚKOL NENÍ DOSTATEČNĚ VELKÝ. V TOMTO PŘÍPADĚ JE ABSENCE ÚDAJŮ V JEDNOM ÚKOLU KOMPENZOVÁNA ÚDAJI OSTATNÍCH ZBÝVAJÍCÍCH ÚKOLŮ. Z TOHOTO DŮVODU HODLÁME V RÁMCI TOHOTO PROJEKTU PODROBNĚ STUDOVAT HLUBOKÉ MULTITASK LEARNING (DMTL). MÁME V ÚMYSLU DEFINOVAT OBECNÝ RÁMEC PRO NÁVRH ARCHITEKTURY DMTL A OPTIMÁLNÍ STRATEGIE PRO JEJICH ŠKOLENÍ. KROMĚ TOHO BUDE STUDOVÁN ÚČINEK DEKOMPENZOVANÝCH DATOVÝCH SOUBORŮ PRO UČENÍ DMTL SÍTÍ. KONKRÉTNĚ BUDOU SÍTĚ DMTL APLIKOVÁNY NA NĚKOLIK APLIKACÍ, VČETNĚ DETEKCE OBJEKTŮ, KLASIFIKACE SCÉN, DETEKCE „SALIENCY“, AUTOMATIZACE PROCESU POPISU OBSAHU OBRAZU A VIZUÁLNÍHO MONITOROVÁNÍ (VÝZKUMNÁ TÉMATA, DO NICHŽ JE SKUPINA SVĚTELNÝCH ZDROJŮ JIŽ ZAPOJENA, ALE KTERÁ BUDOU NYNÍ POSUZOVÁNA Z HLEDISKA JEDINÉHO ÚKOLU). (Czech) / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / summary: HLUBOKÉ UČENÍ („HLUBOKÉ UČENÍ“) SE STALO TECHNIKOU PAR EXCELLENCE V OBLASTI AUTOMATICKÉHO UČENÍ APLIKOVANÉHO NA POČÍTAČOVÉ VIDĚNÍ. NA ZÁKLADĚ JEHO ÚSPĚCHU V KLASIFIKACI OBRAZŮ, HLUBOKÉ UČENÍ PŘEKONALO (Z HLEDISKA VÝKONU) JINÉ TECHNIKY STEJNÉHO ROZSAHU A JE DNES POUŽÍVÁNO VĚTŠINOU APLIKACÍ VE VIDĚNÍ POČÍTAČEM, VČETNĚ DETEKCE „SALIENCY“, DETEKCE OBJEKTŮ, VIZUÁLNÍHO SLEDOVÁNÍ, ZPRACOVÁNÍ OBRAZU A AUTOMATIZACE PROCESU POPISU OBSAHU OBRAZU. EXIT, kterého dosáhly sítě PROFUND NEURONAL, je dán existencí velmi rozsáhlých databází a vývojem nových potřeb GPUS pro proces základních dat._x000D__x000D_ Multitasking (MTL – BYR SIGLAS IN ENGLISH) je to velmi dobrá technika, kterou založila SCIENTIFICKÉ SPOLEČENSTVÍ AUTOMATICKÉHO LEARNINGu. TATO TECHNIKA ZVAŽUJE NĚKOLIK ÚKOLŮ SPOLEČNÝM ZPŮSOBEM S CÍLEM VYUŽÍT PODOBNOSTI, KTERÉ SDÍLEJÍ. V DŮSLEDKU TOHO LZE DOSÁHNOUT ZLEPŠENÍ VÝKONNOSTI, NEŽ KDYBY BYL KAŽDÝ ÚKOL POSUZOVÁN SAMOSTATNĚ. VAŠE APLIKACE JE VHODNÁ PRO JAKÝKOLI PROBLÉM, POKUD EXISTUJE ŘADA SOUVISEJÍCÍCH ÚKOLŮ K UČENÍ A/NEBO KDYŽ EXISTUJE MALÝ DATOVÝ SOUBOR, ABY SE MOHL NAUČIT KONKRÉTNÍ ÚKOL. MTL byla iniciována schopností člověka zlepšit proces zadržení soudu, pokud je prováděn způsobem, který je spojen s jinými územími, která byla současně spojena s individuálním způsobem._x000D_ _x000D___x000D___x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_ x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005F OBJEKTU TÉHO MEMORY je to zastánce a odborný teoretický FRAMEWORK jako SPOLEČNOST, který zahrnuje dvě části: HLUBOKÉ UČENÍ A MTL. INICIATIVA TOHOTO PROJEKTU JE ZALOŽENA NA EXISTENCI SLIBNÝCH POČÁTEČNÍCH VÝSLEDKŮ V TOMTO SMĚRU. NAŠE PRACOVNÍ HYPOTÉZA JE: HLUBOKÉ NEURONOVÉ SÍTĚ MOHOU TĚŽIT ZE STRATEGIE MULTITASKINGOVÉHO UČENÍ, TJ. SÍTĚ ZAMĚŘENÉ NA VÍCE ÚKOLŮ ZVYŠUJÍ JEJICH VÝKONNOST VE SROVNÁNÍ SE SÍTĚMI VYŠKOLENÝMI PRO JEDNOTLIVÉ ÚKOLY. KROMĚ TOHO, MULTITASKING UČENÍ MŮŽE BÝT VELMI UŽITEČNÉ, POKUD DATOVÝ SOUBOR PRO ÚKOL NENÍ DOSTATEČNĚ VELKÝ. V TOMTO PŘÍPADĚ JE ABSENCE ÚDAJŮ V JEDNOM ÚKOLU KOMPENZOVÁNA ÚDAJI OSTATNÍCH ZBÝVAJÍCÍCH ÚKOLŮ. Z TOHOTO DŮVODU HODLÁME V RÁMCI TOHOTO PROJEKTU PODROBNĚ STUDOVAT HLUBOKÉ MULTITASK LEARNING (DMTL). MÁME V ÚMYSLU DEFINOVAT OBECNÝ RÁMEC PRO NÁVRH ARCHITEKTURY DMTL A OPTIMÁLNÍ STRATEGIE PRO JEJICH ŠKOLENÍ. KROMĚ TOHO BUDE STUDOVÁN ÚČINEK DEKOMPENZOVANÝCH DATOVÝCH SOUBORŮ PRO UČENÍ DMTL SÍTÍ. KONKRÉTNĚ BUDOU SÍTĚ DMTL APLIKOVÁNY NA NĚKOLIK APLIKACÍ, VČETNĚ DETEKCE OBJEKTŮ, KLASIFIKACE SCÉN, DETEKCE „SALIENCY“, AUTOMATIZACE PROCESU POPISU OBSAHU OBRAZU A VIZUÁLNÍHO MONITOROVÁNÍ (VÝZKUMNÁ TÉMATA, DO NICHŽ JE SKUPINA SVĚTELNÝCH ZDROJŮ JIŽ ZAPOJENA, ALE KTERÁ BUDOU NYNÍ POSUZOVÁNA Z HLEDISKA JEDINÉHO ÚKOLU). (Czech) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 18 August 2022
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
A APRENDIZAGEM APROFUNDADA (a seguir «APRENDIZAGEM APROFUNDADA») tornou-se a EXCELÊNCIA TÉCNICA PAR NO DOMÍNIO DA APRENDIZAGEM AUTOMÁTICA APLICADA À VISÃO COMPUTADORA. Com base no seu sucesso na classificação das imagens, a aprendizagem aprofundada ultrapassou (em termos de desempenho) outras técnicas do mesmo âmbito e é utilizada hoje pela maioria das aplicações em vista por computador, incluindo a deteção de «saliência», a deteção de objetos, o rastreio visual, o processamento de imagens e a automatização do processo de descrição dos conteúdos da imagem. A saída alcançada pelas redes PROFUND NEURONAL deve-se à existência de bases de dados muito grandes e ao desenvolvimento de novas necessidades GPUS para o processo de dados básicos._x000D__x000D_ A apreensão multitarefa (MTL — BY YOUR SIGLAS IN ENGLISH) é uma técnica muito boa que foi estabelecida pela COMUNIDADE CIENTÍFICA DE APRENDIZAGEM AUTOMÁTICA. Esta técnica inclui várias tarefas de forma conjunta com o objetivo de beneficiar das similitudes que compartilham. Como resultado, uma melhoria no desempenho pode ser alcançada do que se cada tarefa fosse considerada separadamente. O seu pedido é adequado para qualquer problema onde há um número de tarefas relacionadas para aprender e / ou quando há um pequeno conjunto de dados para ser capaz de aprender uma tarefa específica. MTL was initiated by the capacity of the human being to improve the apprehending process of a court if it is carried out in a way that is linked to other territories that have been linked to, at the same time as the same time, an individual way._x000D_ _x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005F the OBJECTIVE OF THIS MEMORY IS TO PROPONER AND STUDY A THEORIC FRAMEWORK AS A COMMUNITY INCLUDING THE TWO CONCEPTS: APRENDIZAGEM PROFUNDA E MTL. A INICIATIVA DO PRESENTE PROJECTO BASEA-SE NA EXISTÊNCIA DE PROMISSÃO DE RESULTADOS INICIAIS NA PRESENTE DIREÇÃO. A nossa hipótese de trabalho é: REDES NEURAIS PROFUNDAS PODEM BENEFÍCIO DA ESTRATÉGIA DE APRENDIZAGEM MULTI-TASK, I.E. REDES MULTI-TASK-TRAINADAS AUMENTAM O SEU DESEMPENHO COMPARADO COM REDES ÚNICAS-TASK-TRAINADAS. Além disso, a aprendizagem múltipla pode ser muito útil quando o conjunto de dados para uma tarefa não é grande o suficiente. Neste caso, a ausência de dados numa tarefa é compensada pelos dados das outras tarefas remanescentes. Por esta razão, pretendemos estudar em detalhe o profundo MULTITASK LEARNING (DMTL) como parte deste projeto. Tencionamos definir um quadro geral para a conceção de arquiteturas DMTL e estratégias ideais para a sua formação. Além disso, o efeito dos dados desativados na aprendizagem das redes DMTL será produzido. ESPECIFICAMENTE, AS REDES DMTL SERÃO APLICADAS A DIVERSAS APLICAÇÕES, INCLUINDO A DETEÇÃO DE OBJETOS, A CLASSIFICAÇÃO DOS SÉCULOS, A DETEÇÃO DA «SALIÊNCIA», A AUTOMAÇÃO DO PROCESSO DE DESCRIÇÃO DO CONTEÚDO DA IMAGEM E ACOMPANHAMENTO VISUAL (temas de investigação EM QUE O GRUPO LAMP JÁ ESTÁ ENVOLVIDO, MAS QUE NÃO SERÃO CONSIDERADOS DO PONTO DE VISTA DE UMA ÚNICA FUNÇÃO). (Portuguese) | |||||||||||||||
| Property / summary: A APRENDIZAGEM APROFUNDADA (a seguir «APRENDIZAGEM APROFUNDADA») tornou-se a EXCELÊNCIA TÉCNICA PAR NO DOMÍNIO DA APRENDIZAGEM AUTOMÁTICA APLICADA À VISÃO COMPUTADORA. Com base no seu sucesso na classificação das imagens, a aprendizagem aprofundada ultrapassou (em termos de desempenho) outras técnicas do mesmo âmbito e é utilizada hoje pela maioria das aplicações em vista por computador, incluindo a deteção de «saliência», a deteção de objetos, o rastreio visual, o processamento de imagens e a automatização do processo de descrição dos conteúdos da imagem. A saída alcançada pelas redes PROFUND NEURONAL deve-se à existência de bases de dados muito grandes e ao desenvolvimento de novas necessidades GPUS para o processo de dados básicos._x000D__x000D_ A apreensão multitarefa (MTL — BY YOUR SIGLAS IN ENGLISH) é uma técnica muito boa que foi estabelecida pela COMUNIDADE CIENTÍFICA DE APRENDIZAGEM AUTOMÁTICA. Esta técnica inclui várias tarefas de forma conjunta com o objetivo de beneficiar das similitudes que compartilham. Como resultado, uma melhoria no desempenho pode ser alcançada do que se cada tarefa fosse considerada separadamente. O seu pedido é adequado para qualquer problema onde há um número de tarefas relacionadas para aprender e / ou quando há um pequeno conjunto de dados para ser capaz de aprender uma tarefa específica. MTL was initiated by the capacity of the human being to improve the apprehending process of a court if it is carried out in a way that is linked to other territories that have been linked to, at the same time as the same time, an individual way._x000D_ _x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005F the OBJECTIVE OF THIS MEMORY IS TO PROPONER AND STUDY A THEORIC FRAMEWORK AS A COMMUNITY INCLUDING THE TWO CONCEPTS: APRENDIZAGEM PROFUNDA E MTL. A INICIATIVA DO PRESENTE PROJECTO BASEA-SE NA EXISTÊNCIA DE PROMISSÃO DE RESULTADOS INICIAIS NA PRESENTE DIREÇÃO. A nossa hipótese de trabalho é: REDES NEURAIS PROFUNDAS PODEM BENEFÍCIO DA ESTRATÉGIA DE APRENDIZAGEM MULTI-TASK, I.E. REDES MULTI-TASK-TRAINADAS AUMENTAM O SEU DESEMPENHO COMPARADO COM REDES ÚNICAS-TASK-TRAINADAS. Além disso, a aprendizagem múltipla pode ser muito útil quando o conjunto de dados para uma tarefa não é grande o suficiente. Neste caso, a ausência de dados numa tarefa é compensada pelos dados das outras tarefas remanescentes. Por esta razão, pretendemos estudar em detalhe o profundo MULTITASK LEARNING (DMTL) como parte deste projeto. Tencionamos definir um quadro geral para a conceção de arquiteturas DMTL e estratégias ideais para a sua formação. Além disso, o efeito dos dados desativados na aprendizagem das redes DMTL será produzido. ESPECIFICAMENTE, AS REDES DMTL SERÃO APLICADAS A DIVERSAS APLICAÇÕES, INCLUINDO A DETEÇÃO DE OBJETOS, A CLASSIFICAÇÃO DOS SÉCULOS, A DETEÇÃO DA «SALIÊNCIA», A AUTOMAÇÃO DO PROCESSO DE DESCRIÇÃO DO CONTEÚDO DA IMAGEM E ACOMPANHAMENTO VISUAL (temas de investigação EM QUE O GRUPO LAMP JÁ ESTÁ ENVOLVIDO, MAS QUE NÃO SERÃO CONSIDERADOS DO PONTO DE VISTA DE UMA ÚNICA FUNÇÃO). (Portuguese) / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / summary: A APRENDIZAGEM APROFUNDADA (a seguir «APRENDIZAGEM APROFUNDADA») tornou-se a EXCELÊNCIA TÉCNICA PAR NO DOMÍNIO DA APRENDIZAGEM AUTOMÁTICA APLICADA À VISÃO COMPUTADORA. Com base no seu sucesso na classificação das imagens, a aprendizagem aprofundada ultrapassou (em termos de desempenho) outras técnicas do mesmo âmbito e é utilizada hoje pela maioria das aplicações em vista por computador, incluindo a deteção de «saliência», a deteção de objetos, o rastreio visual, o processamento de imagens e a automatização do processo de descrição dos conteúdos da imagem. A saída alcançada pelas redes PROFUND NEURONAL deve-se à existência de bases de dados muito grandes e ao desenvolvimento de novas necessidades GPUS para o processo de dados básicos._x000D__x000D_ A apreensão multitarefa (MTL — BY YOUR SIGLAS IN ENGLISH) é uma técnica muito boa que foi estabelecida pela COMUNIDADE CIENTÍFICA DE APRENDIZAGEM AUTOMÁTICA. Esta técnica inclui várias tarefas de forma conjunta com o objetivo de beneficiar das similitudes que compartilham. Como resultado, uma melhoria no desempenho pode ser alcançada do que se cada tarefa fosse considerada separadamente. O seu pedido é adequado para qualquer problema onde há um número de tarefas relacionadas para aprender e / ou quando há um pequeno conjunto de dados para ser capaz de aprender uma tarefa específica. MTL was initiated by the capacity of the human being to improve the apprehending process of a court if it is carried out in a way that is linked to other territories that have been linked to, at the same time as the same time, an individual way._x000D_ _x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005F the OBJECTIVE OF THIS MEMORY IS TO PROPONER AND STUDY A THEORIC FRAMEWORK AS A COMMUNITY INCLUDING THE TWO CONCEPTS: APRENDIZAGEM PROFUNDA E MTL. A INICIATIVA DO PRESENTE PROJECTO BASEA-SE NA EXISTÊNCIA DE PROMISSÃO DE RESULTADOS INICIAIS NA PRESENTE DIREÇÃO. A nossa hipótese de trabalho é: REDES NEURAIS PROFUNDAS PODEM BENEFÍCIO DA ESTRATÉGIA DE APRENDIZAGEM MULTI-TASK, I.E. REDES MULTI-TASK-TRAINADAS AUMENTAM O SEU DESEMPENHO COMPARADO COM REDES ÚNICAS-TASK-TRAINADAS. Além disso, a aprendizagem múltipla pode ser muito útil quando o conjunto de dados para uma tarefa não é grande o suficiente. Neste caso, a ausência de dados numa tarefa é compensada pelos dados das outras tarefas remanescentes. Por esta razão, pretendemos estudar em detalhe o profundo MULTITASK LEARNING (DMTL) como parte deste projeto. Tencionamos definir um quadro geral para a conceção de arquiteturas DMTL e estratégias ideais para a sua formação. Além disso, o efeito dos dados desativados na aprendizagem das redes DMTL será produzido. ESPECIFICAMENTE, AS REDES DMTL SERÃO APLICADAS A DIVERSAS APLICAÇÕES, INCLUINDO A DETEÇÃO DE OBJETOS, A CLASSIFICAÇÃO DOS SÉCULOS, A DETEÇÃO DA «SALIÊNCIA», A AUTOMAÇÃO DO PROCESSO DE DESCRIÇÃO DO CONTEÚDO DA IMAGEM E ACOMPANHAMENTO VISUAL (temas de investigação EM QUE O GRUPO LAMP JÁ ESTÁ ENVOLVIDO, MAS QUE NÃO SERÃO CONSIDERADOS DO PONTO DE VISTA DE UMA ÚNICA FUNÇÃO). (Portuguese) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 18 August 2022
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
SÜVAÕPE („SÜGAV ÕPE“) ON MUUTUNUD ARVUTINÄGEMISE PUHUL KASUTATAVAKS TEHNIKAKS, MIDA KASUTATAKSE AUTOMAATSE ÕPPIMISE VALDKONNAS. PILTIDE KLASSIFITSEERIMISEL TEHTUD EDUSAMMUDE PÕHJAL ON SÜVAÕPE ÜLETANUD (TEOSTATUSE MÕTTES) MUID SAMA ULATUSEGA TEHNIKAID, MIDA TÄNAPÄEVAL KASUTAB ENAMIK ARVUTIS NÄGEMISES KASUTATAVAID RAKENDUSI, SEALHULGAS „TALUVUSE“ TUVASTAMINE, ESEMETE AVASTAMINE, VISUAALNE JÄLGIMINE, PILDITÖÖTLUS JA PILDI SISU KIRJELDAMISE PROTSESSI AUTOMATISEERIMINE. PROFUND NEURONAL võrkudega saavutatud EXIT on tingitud väga suurte andmebaaside olemasolust ja uute GPUS-vajaduste arendamisest põhiandmete protsessi jaoks._x000D__x000D_Mitmetegutsemise kinnistamine (MTL – BY Your SIGLAS IN ENGLISH) on väga hea tehnik, mille on loonud AUTOMATIC ÜHENDUSE ÜHENDUS. SEE MEETOD HÕLMAB MITUT ÜLESANNET ÜHISELT, ET KASUTADA ÄRA SARNASUSI, MIDA NAD JAGAVAD. SELLE TULEMUSENA ON VÕIMALIK TULEMUSLIKKUST PARANDADA KUI IGA ÜLESANDE ERALDI KÄSITLEMISEL. TEIE RAKENDUS SOBIB IGALE PROBLEEMILE, KUI ON MITMEID SEOTUD ÜLESANDEID ÕPPIDA JA/VÕI KUI ON VÄIKE ANDMEKOGU, ET OLEKS VÕIMALIK ÕPPIDA KONKREETSE ÜLESANDE. MTLi algatas inimese suutlikkus parandada kohtu kinnipidamisprotsessi, kui see toimub viisil, mis on seotud teiste territooriumidega, mis on samal ajal seotud individuaalsel viisil._x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_ x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005F on Proponer ja STUDY Theoric FRAMEWORK AS ÜHENDUSE INCLUDING TWO CONCEPTS: SÜVAÕPE JA MTL. SELLE PROJEKTI ALGATUS PÕHINEB PALJUTÕOTAVATE ESIALGSETE TULEMUSTE OLEMASOLUL SELLES SUUNAS. MEIE TÖÖHÜPOTEES ON: SÜVANÄRVIVÕRGUD VÕIVAD KASU SAADA MITME ÜLESANDEGA ÕPPESTRATEEGIAST, I.E. MITME ÜLESANDEGA KOOLITATUD VÕRGUSTIKUD SUURENDAVAD OMA TULEMUSLIKKUST VÕRRELDES ÜHE ÜLESANDEGA KOOLITATUD VÕRGUSTIKEGA. LISAKS VÕIB MITME ÜLESANDEGA ÕPPIMINE OLLA VÄGA KASULIK, KUI ÜLESANDE ANDMESTIK EI OLE PIISAVALT SUUR. SELLISEL JUHUL KOMPENSEERITAKSE ANDMETE PUUDUMINE ÜHE ÜLESANDE PUHUL ÜLEJÄÄNUD ÜLESANNETE ANDMETEGA. SEL PÕHJUSEL KAVATSEME PROJEKTI RAAMES ÜKSIKASJALIKULT UURIDA SÜGAVAT MITME ÜLESANDEGA ÕPPIMIST (DMTL). KAVATSEME MÄÄRATLEDA DMTL-ARHITEKTUURI KAVANDAMISE ÜLDRAAMISTIKU JA OPTIMAALSED STRATEEGIAD NENDE KOOLITAMISEKS. LISAKS UURITAKSE DEKOMPENSEERITUD ANDMEKOGUMITE MÕJU DMTL-VÕRKUDE ÕPPIMISELE. TÄPSEMALT KASUTATAKSE DMTL-VÕRKE MITME RAKENDUSE PUHUL, SEALHULGAS OBJEKTIDE TUVASTAMINE, STSEENIDE KLASSIFITSEERIMINE, „TALUVUSE“ TUVASTAMINE, PILDI SISU KIRJELDAMISE PROTSESSI AUTOMATISEERIMINE JA VISUAALNE JÄLGIMINE (UURIMISTEEMAD, MILLES LAMPIDE RÜHM JUBA OSALEB, KUID MIDA KÄSITLETAKSE NÜÜD ÜHE ÜLESANDE SEISUKOHAST). (Estonian) | |||||||||||||||
| Property / summary: SÜVAÕPE („SÜGAV ÕPE“) ON MUUTUNUD ARVUTINÄGEMISE PUHUL KASUTATAVAKS TEHNIKAKS, MIDA KASUTATAKSE AUTOMAATSE ÕPPIMISE VALDKONNAS. PILTIDE KLASSIFITSEERIMISEL TEHTUD EDUSAMMUDE PÕHJAL ON SÜVAÕPE ÜLETANUD (TEOSTATUSE MÕTTES) MUID SAMA ULATUSEGA TEHNIKAID, MIDA TÄNAPÄEVAL KASUTAB ENAMIK ARVUTIS NÄGEMISES KASUTATAVAID RAKENDUSI, SEALHULGAS „TALUVUSE“ TUVASTAMINE, ESEMETE AVASTAMINE, VISUAALNE JÄLGIMINE, PILDITÖÖTLUS JA PILDI SISU KIRJELDAMISE PROTSESSI AUTOMATISEERIMINE. PROFUND NEURONAL võrkudega saavutatud EXIT on tingitud väga suurte andmebaaside olemasolust ja uute GPUS-vajaduste arendamisest põhiandmete protsessi jaoks._x000D__x000D_Mitmetegutsemise kinnistamine (MTL – BY Your SIGLAS IN ENGLISH) on väga hea tehnik, mille on loonud AUTOMATIC ÜHENDUSE ÜHENDUS. SEE MEETOD HÕLMAB MITUT ÜLESANNET ÜHISELT, ET KASUTADA ÄRA SARNASUSI, MIDA NAD JAGAVAD. SELLE TULEMUSENA ON VÕIMALIK TULEMUSLIKKUST PARANDADA KUI IGA ÜLESANDE ERALDI KÄSITLEMISEL. TEIE RAKENDUS SOBIB IGALE PROBLEEMILE, KUI ON MITMEID SEOTUD ÜLESANDEID ÕPPIDA JA/VÕI KUI ON VÄIKE ANDMEKOGU, ET OLEKS VÕIMALIK ÕPPIDA KONKREETSE ÜLESANDE. MTLi algatas inimese suutlikkus parandada kohtu kinnipidamisprotsessi, kui see toimub viisil, mis on seotud teiste territooriumidega, mis on samal ajal seotud individuaalsel viisil._x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_ x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005F on Proponer ja STUDY Theoric FRAMEWORK AS ÜHENDUSE INCLUDING TWO CONCEPTS: SÜVAÕPE JA MTL. SELLE PROJEKTI ALGATUS PÕHINEB PALJUTÕOTAVATE ESIALGSETE TULEMUSTE OLEMASOLUL SELLES SUUNAS. MEIE TÖÖHÜPOTEES ON: SÜVANÄRVIVÕRGUD VÕIVAD KASU SAADA MITME ÜLESANDEGA ÕPPESTRATEEGIAST, I.E. MITME ÜLESANDEGA KOOLITATUD VÕRGUSTIKUD SUURENDAVAD OMA TULEMUSLIKKUST VÕRRELDES ÜHE ÜLESANDEGA KOOLITATUD VÕRGUSTIKEGA. LISAKS VÕIB MITME ÜLESANDEGA ÕPPIMINE OLLA VÄGA KASULIK, KUI ÜLESANDE ANDMESTIK EI OLE PIISAVALT SUUR. SELLISEL JUHUL KOMPENSEERITAKSE ANDMETE PUUDUMINE ÜHE ÜLESANDE PUHUL ÜLEJÄÄNUD ÜLESANNETE ANDMETEGA. SEL PÕHJUSEL KAVATSEME PROJEKTI RAAMES ÜKSIKASJALIKULT UURIDA SÜGAVAT MITME ÜLESANDEGA ÕPPIMIST (DMTL). KAVATSEME MÄÄRATLEDA DMTL-ARHITEKTUURI KAVANDAMISE ÜLDRAAMISTIKU JA OPTIMAALSED STRATEEGIAD NENDE KOOLITAMISEKS. LISAKS UURITAKSE DEKOMPENSEERITUD ANDMEKOGUMITE MÕJU DMTL-VÕRKUDE ÕPPIMISELE. TÄPSEMALT KASUTATAKSE DMTL-VÕRKE MITME RAKENDUSE PUHUL, SEALHULGAS OBJEKTIDE TUVASTAMINE, STSEENIDE KLASSIFITSEERIMINE, „TALUVUSE“ TUVASTAMINE, PILDI SISU KIRJELDAMISE PROTSESSI AUTOMATISEERIMINE JA VISUAALNE JÄLGIMINE (UURIMISTEEMAD, MILLES LAMPIDE RÜHM JUBA OSALEB, KUID MIDA KÄSITLETAKSE NÜÜD ÜHE ÜLESANDE SEISUKOHAST). (Estonian) / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / summary: SÜVAÕPE („SÜGAV ÕPE“) ON MUUTUNUD ARVUTINÄGEMISE PUHUL KASUTATAVAKS TEHNIKAKS, MIDA KASUTATAKSE AUTOMAATSE ÕPPIMISE VALDKONNAS. PILTIDE KLASSIFITSEERIMISEL TEHTUD EDUSAMMUDE PÕHJAL ON SÜVAÕPE ÜLETANUD (TEOSTATUSE MÕTTES) MUID SAMA ULATUSEGA TEHNIKAID, MIDA TÄNAPÄEVAL KASUTAB ENAMIK ARVUTIS NÄGEMISES KASUTATAVAID RAKENDUSI, SEALHULGAS „TALUVUSE“ TUVASTAMINE, ESEMETE AVASTAMINE, VISUAALNE JÄLGIMINE, PILDITÖÖTLUS JA PILDI SISU KIRJELDAMISE PROTSESSI AUTOMATISEERIMINE. PROFUND NEURONAL võrkudega saavutatud EXIT on tingitud väga suurte andmebaaside olemasolust ja uute GPUS-vajaduste arendamisest põhiandmete protsessi jaoks._x000D__x000D_Mitmetegutsemise kinnistamine (MTL – BY Your SIGLAS IN ENGLISH) on väga hea tehnik, mille on loonud AUTOMATIC ÜHENDUSE ÜHENDUS. SEE MEETOD HÕLMAB MITUT ÜLESANNET ÜHISELT, ET KASUTADA ÄRA SARNASUSI, MIDA NAD JAGAVAD. SELLE TULEMUSENA ON VÕIMALIK TULEMUSLIKKUST PARANDADA KUI IGA ÜLESANDE ERALDI KÄSITLEMISEL. TEIE RAKENDUS SOBIB IGALE PROBLEEMILE, KUI ON MITMEID SEOTUD ÜLESANDEID ÕPPIDA JA/VÕI KUI ON VÄIKE ANDMEKOGU, ET OLEKS VÕIMALIK ÕPPIDA KONKREETSE ÜLESANDE. MTLi algatas inimese suutlikkus parandada kohtu kinnipidamisprotsessi, kui see toimub viisil, mis on seotud teiste territooriumidega, mis on samal ajal seotud individuaalsel viisil._x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_ x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005F on Proponer ja STUDY Theoric FRAMEWORK AS ÜHENDUSE INCLUDING TWO CONCEPTS: SÜVAÕPE JA MTL. SELLE PROJEKTI ALGATUS PÕHINEB PALJUTÕOTAVATE ESIALGSETE TULEMUSTE OLEMASOLUL SELLES SUUNAS. MEIE TÖÖHÜPOTEES ON: SÜVANÄRVIVÕRGUD VÕIVAD KASU SAADA MITME ÜLESANDEGA ÕPPESTRATEEGIAST, I.E. MITME ÜLESANDEGA KOOLITATUD VÕRGUSTIKUD SUURENDAVAD OMA TULEMUSLIKKUST VÕRRELDES ÜHE ÜLESANDEGA KOOLITATUD VÕRGUSTIKEGA. LISAKS VÕIB MITME ÜLESANDEGA ÕPPIMINE OLLA VÄGA KASULIK, KUI ÜLESANDE ANDMESTIK EI OLE PIISAVALT SUUR. SELLISEL JUHUL KOMPENSEERITAKSE ANDMETE PUUDUMINE ÜHE ÜLESANDE PUHUL ÜLEJÄÄNUD ÜLESANNETE ANDMETEGA. SEL PÕHJUSEL KAVATSEME PROJEKTI RAAMES ÜKSIKASJALIKULT UURIDA SÜGAVAT MITME ÜLESANDEGA ÕPPIMIST (DMTL). KAVATSEME MÄÄRATLEDA DMTL-ARHITEKTUURI KAVANDAMISE ÜLDRAAMISTIKU JA OPTIMAALSED STRATEEGIAD NENDE KOOLITAMISEKS. LISAKS UURITAKSE DEKOMPENSEERITUD ANDMEKOGUMITE MÕJU DMTL-VÕRKUDE ÕPPIMISELE. TÄPSEMALT KASUTATAKSE DMTL-VÕRKE MITME RAKENDUSE PUHUL, SEALHULGAS OBJEKTIDE TUVASTAMINE, STSEENIDE KLASSIFITSEERIMINE, „TALUVUSE“ TUVASTAMINE, PILDI SISU KIRJELDAMISE PROTSESSI AUTOMATISEERIMINE JA VISUAALNE JÄLGIMINE (UURIMISTEEMAD, MILLES LAMPIDE RÜHM JUBA OSALEB, KUID MIDA KÄSITLETAKSE NÜÜD ÜHE ÜLESANDE SEISUKOHAST). (Estonian) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 18 August 2022
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
A MÉLYTANULÁS („MÉLY TANULÁS”) A SZÁMÍTÓGÉPES LÁTÁSRA ALKALMAZOTT AUTOMATIKUS TANULÁS TERÜLETÉN A PAR KIVÁLÓSÁG TECHNIKÁVÁ VÁLT. A KÉPEK OSZTÁLYOZÁSA TERÉN ELÉRT SIKERE ALAPJÁN A MÉLYTANULÁS (A TELJESÍTMÉNY SZEMPONTJÁBÓL) MEGHALADTA AZ AZONOS HATÓKÖRŰ MÁS TECHNIKÁKAT, AMELYEKET MA A SZÁMÍTÓGÉPES LÁTÁSBAN HASZNÁLT ALKALMAZÁSOK TÖBBSÉGE HASZNÁL, BELEÉRTVE AZ „SÓENCIA” ÉSZLELÉSÉT, AZ OBJEKTUMOK ÉSZLELÉSÉT, A VIZUÁLIS NYOMON KÖVETÉST, A KÉPFELDOLGOZÁST ÉS A KÉPTARTALOM LEÍRÁSI FOLYAMATÁNAK AUTOMATIZÁLÁSÁT. A PROFUND NEURONAL hálózatok által elért EXIT a nagyon nagy adatbázisok létezésének és az alapvető adatok feldolgozásához szükséges új GPUS-igényeknek köszönhető._x000D__x000D_ A multitasking felfogás (MTL – A SIGLAS IN ENGLISH) nagyon jó technika, amelyet az AUTOMATIKAI KÖTELEZETTSÉGVÁLLALÁSI KÖZTÁRSASÁG hozott létre. EZ A TECHNIKA TÖBB FELADATOT IS KÖZÖSEN MÉRLEGEL AZZAL A CÉLLAL, HOGY KIHASZNÁLJA AZ ÁLTALUK MEGOSZTOTT HASONLÓSÁGOKAT. ENNEK EREDMÉNYEKÉNT A TELJESÍTMÉNY JAVULÁSA ÉRHETŐ EL, MINTHA MINDEN EGYES FELADATOT KÜLÖN VIZSGÁLNÁNK. AZ ALKALMAZÁS MINDEN OLYAN PROBLÉMA KEZELÉSÉRE ALKALMAS, AHOL SZÁMOS KAPCSOLÓDÓ FELADAT VAN TANULNI ÉS/VAGY HA VAN EGY KIS ADATKÉSZLET, HOGY KÉPES LEGYEN MEGTANULNI EGY ADOTT FELADATOT. Az MTL-t az emberi lény azon képessége kezdeményezte, hogy javítsa a bíróság feltartóztatási folyamatát, ha azt olyan módon hajtják végre, amely kapcsolódik más olyan területekhez, amelyek egyidejűleg egyedi módon kapcsolódnak._x000D__x000D___x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___000D__x000D__x000D___x000D___ x000D__x000D___x000D___x000D__x000D___x000D__x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___x000D__x000D__x000D__x000D__x005 az előadónak és egy elméletnek, ami a KÖVETKEZTETÉSI KÖVETKEZŐ KÖVETKEZŐ KÖVETKEZŐ KÖVETELMÉNYEK KÖZÖSSÉGE: MÉLY TANULÁS ÉS MTL. A PROJEKT KEZDEMÉNYEZÉSE AZ ÍGÉRETES KEZDETI EREDMÉNYEK MEGLÉTÉN ALAPUL EBBEN AZ IRÁNYBAN. A MUNKAHIPOTÉZISÜNK A KÖVETKEZŐ: A MÉLY NEURÁLIS HÁLÓZATOK PROFITÁLHATNAK A MULTITASKING TANULÁSI STRATÉGIÁBÓL, AZAZ A TÖBBFELADATÚ HÁLÓZATOK NÖVELIK TELJESÍTMÉNYÜKET AZ EGYFELADATÚ HÁLÓZATOKHOZ KÉPEST. EMELLETT A MULTITASKING TANULÁS NAGYON HASZNOS LEHET, HA A FELADAT ADATKÉSZLETE NEM ELÉG NAGY. EBBEN AZ ESETBEN AZ EGYIK FELADATHOZ TARTOZÓ ADATOK HIÁNYÁT A TÖBBI FENNMARADÓ FELADAT ADATAI KOMPENZÁLJÁK. EZÉRT A PROJEKT RÉSZEKÉNT RÉSZLETESEN TANULMÁNYOZNI KÍVÁNJUK A MÉLY TÖBBFELADATOS TANULÁST (DMTL). SZÁNDÉKUNKBAN ÁLL MEGHATÁROZNI A DMTL ARCHITEKTÚRÁK TERVEZÉSÉNEK ÁLTALÁNOS KERETÉT ÉS A KÉPZÉSÜKRE VONATKOZÓ OPTIMÁLIS STRATÉGIÁKAT. EZENKÍVÜL TANULMÁNYOZNI FOGJÁK A DEKOMPENZÁLT ADATKÉSZLETEK HATÁSÁT A DMTL HÁLÓZATOK ELSAJÁTÍTÁSÁRA. KONKRÉTABBAN, A DMTL-HÁLÓZATOKAT TÖBB ALKALMAZÁSBAN ALKALMAZZÁK, BELEÉRTVE AZ OBJEKTUMFELISMERÉST, A JELENETEK OSZTÁLYOZÁSÁT, AZ „SÓENCIA” ÉSZLELÉSÉT, A KÉP TARTALMÁNAK LEÍRÁSI FOLYAMATÁNAK AUTOMATIZÁLÁSÁT ÉS A VIZUÁLIS MEGFIGYELÉST (KUTATÁSI TÉMÁK, AMELYEKBEN A LÁMPACSOPORT MÁR RÉSZT VESZ, DE AMELYEKET MOST EGYETLEN FELADAT SZEMPONTJÁBÓL VIZSGÁLNAK MEG). (Hungarian) | |||||||||||||||
| Property / summary: A MÉLYTANULÁS („MÉLY TANULÁS”) A SZÁMÍTÓGÉPES LÁTÁSRA ALKALMAZOTT AUTOMATIKUS TANULÁS TERÜLETÉN A PAR KIVÁLÓSÁG TECHNIKÁVÁ VÁLT. A KÉPEK OSZTÁLYOZÁSA TERÉN ELÉRT SIKERE ALAPJÁN A MÉLYTANULÁS (A TELJESÍTMÉNY SZEMPONTJÁBÓL) MEGHALADTA AZ AZONOS HATÓKÖRŰ MÁS TECHNIKÁKAT, AMELYEKET MA A SZÁMÍTÓGÉPES LÁTÁSBAN HASZNÁLT ALKALMAZÁSOK TÖBBSÉGE HASZNÁL, BELEÉRTVE AZ „SÓENCIA” ÉSZLELÉSÉT, AZ OBJEKTUMOK ÉSZLELÉSÉT, A VIZUÁLIS NYOMON KÖVETÉST, A KÉPFELDOLGOZÁST ÉS A KÉPTARTALOM LEÍRÁSI FOLYAMATÁNAK AUTOMATIZÁLÁSÁT. A PROFUND NEURONAL hálózatok által elért EXIT a nagyon nagy adatbázisok létezésének és az alapvető adatok feldolgozásához szükséges új GPUS-igényeknek köszönhető._x000D__x000D_ A multitasking felfogás (MTL – A SIGLAS IN ENGLISH) nagyon jó technika, amelyet az AUTOMATIKAI KÖTELEZETTSÉGVÁLLALÁSI KÖZTÁRSASÁG hozott létre. EZ A TECHNIKA TÖBB FELADATOT IS KÖZÖSEN MÉRLEGEL AZZAL A CÉLLAL, HOGY KIHASZNÁLJA AZ ÁLTALUK MEGOSZTOTT HASONLÓSÁGOKAT. ENNEK EREDMÉNYEKÉNT A TELJESÍTMÉNY JAVULÁSA ÉRHETŐ EL, MINTHA MINDEN EGYES FELADATOT KÜLÖN VIZSGÁLNÁNK. AZ ALKALMAZÁS MINDEN OLYAN PROBLÉMA KEZELÉSÉRE ALKALMAS, AHOL SZÁMOS KAPCSOLÓDÓ FELADAT VAN TANULNI ÉS/VAGY HA VAN EGY KIS ADATKÉSZLET, HOGY KÉPES LEGYEN MEGTANULNI EGY ADOTT FELADATOT. Az MTL-t az emberi lény azon képessége kezdeményezte, hogy javítsa a bíróság feltartóztatási folyamatát, ha azt olyan módon hajtják végre, amely kapcsolódik más olyan területekhez, amelyek egyidejűleg egyedi módon kapcsolódnak._x000D__x000D___x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___000D__x000D__x000D___x000D___ x000D__x000D___x000D___x000D__x000D___x000D__x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___x000D__x000D__x000D__x000D__x005 az előadónak és egy elméletnek, ami a KÖVETKEZTETÉSI KÖVETKEZŐ KÖVETKEZŐ KÖVETKEZŐ KÖVETELMÉNYEK KÖZÖSSÉGE: MÉLY TANULÁS ÉS MTL. A PROJEKT KEZDEMÉNYEZÉSE AZ ÍGÉRETES KEZDETI EREDMÉNYEK MEGLÉTÉN ALAPUL EBBEN AZ IRÁNYBAN. A MUNKAHIPOTÉZISÜNK A KÖVETKEZŐ: A MÉLY NEURÁLIS HÁLÓZATOK PROFITÁLHATNAK A MULTITASKING TANULÁSI STRATÉGIÁBÓL, AZAZ A TÖBBFELADATÚ HÁLÓZATOK NÖVELIK TELJESÍTMÉNYÜKET AZ EGYFELADATÚ HÁLÓZATOKHOZ KÉPEST. EMELLETT A MULTITASKING TANULÁS NAGYON HASZNOS LEHET, HA A FELADAT ADATKÉSZLETE NEM ELÉG NAGY. EBBEN AZ ESETBEN AZ EGYIK FELADATHOZ TARTOZÓ ADATOK HIÁNYÁT A TÖBBI FENNMARADÓ FELADAT ADATAI KOMPENZÁLJÁK. EZÉRT A PROJEKT RÉSZEKÉNT RÉSZLETESEN TANULMÁNYOZNI KÍVÁNJUK A MÉLY TÖBBFELADATOS TANULÁST (DMTL). SZÁNDÉKUNKBAN ÁLL MEGHATÁROZNI A DMTL ARCHITEKTÚRÁK TERVEZÉSÉNEK ÁLTALÁNOS KERETÉT ÉS A KÉPZÉSÜKRE VONATKOZÓ OPTIMÁLIS STRATÉGIÁKAT. EZENKÍVÜL TANULMÁNYOZNI FOGJÁK A DEKOMPENZÁLT ADATKÉSZLETEK HATÁSÁT A DMTL HÁLÓZATOK ELSAJÁTÍTÁSÁRA. KONKRÉTABBAN, A DMTL-HÁLÓZATOKAT TÖBB ALKALMAZÁSBAN ALKALMAZZÁK, BELEÉRTVE AZ OBJEKTUMFELISMERÉST, A JELENETEK OSZTÁLYOZÁSÁT, AZ „SÓENCIA” ÉSZLELÉSÉT, A KÉP TARTALMÁNAK LEÍRÁSI FOLYAMATÁNAK AUTOMATIZÁLÁSÁT ÉS A VIZUÁLIS MEGFIGYELÉST (KUTATÁSI TÉMÁK, AMELYEKBEN A LÁMPACSOPORT MÁR RÉSZT VESZ, DE AMELYEKET MOST EGYETLEN FELADAT SZEMPONTJÁBÓL VIZSGÁLNAK MEG). (Hungarian) / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / summary: A MÉLYTANULÁS („MÉLY TANULÁS”) A SZÁMÍTÓGÉPES LÁTÁSRA ALKALMAZOTT AUTOMATIKUS TANULÁS TERÜLETÉN A PAR KIVÁLÓSÁG TECHNIKÁVÁ VÁLT. A KÉPEK OSZTÁLYOZÁSA TERÉN ELÉRT SIKERE ALAPJÁN A MÉLYTANULÁS (A TELJESÍTMÉNY SZEMPONTJÁBÓL) MEGHALADTA AZ AZONOS HATÓKÖRŰ MÁS TECHNIKÁKAT, AMELYEKET MA A SZÁMÍTÓGÉPES LÁTÁSBAN HASZNÁLT ALKALMAZÁSOK TÖBBSÉGE HASZNÁL, BELEÉRTVE AZ „SÓENCIA” ÉSZLELÉSÉT, AZ OBJEKTUMOK ÉSZLELÉSÉT, A VIZUÁLIS NYOMON KÖVETÉST, A KÉPFELDOLGOZÁST ÉS A KÉPTARTALOM LEÍRÁSI FOLYAMATÁNAK AUTOMATIZÁLÁSÁT. A PROFUND NEURONAL hálózatok által elért EXIT a nagyon nagy adatbázisok létezésének és az alapvető adatok feldolgozásához szükséges új GPUS-igényeknek köszönhető._x000D__x000D_ A multitasking felfogás (MTL – A SIGLAS IN ENGLISH) nagyon jó technika, amelyet az AUTOMATIKAI KÖTELEZETTSÉGVÁLLALÁSI KÖZTÁRSASÁG hozott létre. EZ A TECHNIKA TÖBB FELADATOT IS KÖZÖSEN MÉRLEGEL AZZAL A CÉLLAL, HOGY KIHASZNÁLJA AZ ÁLTALUK MEGOSZTOTT HASONLÓSÁGOKAT. ENNEK EREDMÉNYEKÉNT A TELJESÍTMÉNY JAVULÁSA ÉRHETŐ EL, MINTHA MINDEN EGYES FELADATOT KÜLÖN VIZSGÁLNÁNK. AZ ALKALMAZÁS MINDEN OLYAN PROBLÉMA KEZELÉSÉRE ALKALMAS, AHOL SZÁMOS KAPCSOLÓDÓ FELADAT VAN TANULNI ÉS/VAGY HA VAN EGY KIS ADATKÉSZLET, HOGY KÉPES LEGYEN MEGTANULNI EGY ADOTT FELADATOT. Az MTL-t az emberi lény azon képessége kezdeményezte, hogy javítsa a bíróság feltartóztatási folyamatát, ha azt olyan módon hajtják végre, amely kapcsolódik más olyan területekhez, amelyek egyidejűleg egyedi módon kapcsolódnak._x000D__x000D___x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___000D__x000D__x000D___x000D___ x000D__x000D___x000D___x000D__x000D___x000D__x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___x000D__x000D__x000D__x000D__x005 az előadónak és egy elméletnek, ami a KÖVETKEZTETÉSI KÖVETKEZŐ KÖVETKEZŐ KÖVETKEZŐ KÖVETELMÉNYEK KÖZÖSSÉGE: MÉLY TANULÁS ÉS MTL. A PROJEKT KEZDEMÉNYEZÉSE AZ ÍGÉRETES KEZDETI EREDMÉNYEK MEGLÉTÉN ALAPUL EBBEN AZ IRÁNYBAN. A MUNKAHIPOTÉZISÜNK A KÖVETKEZŐ: A MÉLY NEURÁLIS HÁLÓZATOK PROFITÁLHATNAK A MULTITASKING TANULÁSI STRATÉGIÁBÓL, AZAZ A TÖBBFELADATÚ HÁLÓZATOK NÖVELIK TELJESÍTMÉNYÜKET AZ EGYFELADATÚ HÁLÓZATOKHOZ KÉPEST. EMELLETT A MULTITASKING TANULÁS NAGYON HASZNOS LEHET, HA A FELADAT ADATKÉSZLETE NEM ELÉG NAGY. EBBEN AZ ESETBEN AZ EGYIK FELADATHOZ TARTOZÓ ADATOK HIÁNYÁT A TÖBBI FENNMARADÓ FELADAT ADATAI KOMPENZÁLJÁK. EZÉRT A PROJEKT RÉSZEKÉNT RÉSZLETESEN TANULMÁNYOZNI KÍVÁNJUK A MÉLY TÖBBFELADATOS TANULÁST (DMTL). SZÁNDÉKUNKBAN ÁLL MEGHATÁROZNI A DMTL ARCHITEKTÚRÁK TERVEZÉSÉNEK ÁLTALÁNOS KERETÉT ÉS A KÉPZÉSÜKRE VONATKOZÓ OPTIMÁLIS STRATÉGIÁKAT. EZENKÍVÜL TANULMÁNYOZNI FOGJÁK A DEKOMPENZÁLT ADATKÉSZLETEK HATÁSÁT A DMTL HÁLÓZATOK ELSAJÁTÍTÁSÁRA. KONKRÉTABBAN, A DMTL-HÁLÓZATOKAT TÖBB ALKALMAZÁSBAN ALKALMAZZÁK, BELEÉRTVE AZ OBJEKTUMFELISMERÉST, A JELENETEK OSZTÁLYOZÁSÁT, AZ „SÓENCIA” ÉSZLELÉSÉT, A KÉP TARTALMÁNAK LEÍRÁSI FOLYAMATÁNAK AUTOMATIZÁLÁSÁT ÉS A VIZUÁLIS MEGFIGYELÉST (KUTATÁSI TÉMÁK, AMELYEKBEN A LÁMPACSOPORT MÁR RÉSZT VESZ, DE AMELYEKET MOST EGYETLEN FELADAT SZEMPONTJÁBÓL VIZSGÁLNAK MEG). (Hungarian) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 18 August 2022
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
ЗАДЪЛБОЧЕНОТО УЧЕНЕ („ДЪЛБОКО УЧЕНЕ“) СЕ ПРЕВЪРНА В ТЕХНИКАТА PAR EXCELLENCE В ОБЛАСТТА НА АВТОМАТИЧНОТО ОБУЧЕНИЕ, ПРИЛАГАНО КЪМ КОМПЮТЪРНАТА ВИЗИЯ. ВЪЗ ОСНОВА НА УСПЕХА СИ В КЛАСИФИКАЦИЯТА НА ИЗОБРАЖЕНИЯ, ДЪЛБОКОТО УЧЕНЕ Е НАДМИНАЛО (ПО ОТНОШЕНИЕ НА ПРОИЗВОДИТЕЛНОСТТА) ДРУГИ ТЕХНИКИ ОТ СЪЩИЯ ОБХВАТ И СЕ ИЗПОЛЗВА ДНЕС ОТ ПОВЕЧЕТО ПРИЛОЖЕНИЯ В ЗРЕНИЕТО ОТ КОМПЮТЪР, ВКЛЮЧИТЕЛНО ОТКРИВАНЕТО НА „ЗЛОСТ“, ОТКРИВАНЕТО НА ОБЕКТИ, ВИЗУАЛНОТО ПРОСЛЕДЯВАНЕ, ОБРАБОТКАТА НА ИЗОБРАЖЕНИЯ И АВТОМАТИЗАЦИЯТА НА ПРОЦЕСА НА ОПИСВАНЕ НА СЪДЪРЖАНИЕТО НА ИЗОБРАЖЕНИЕТО. EXIT, постигнато от мрежите PROFUND NEURONAL, се дължи на съществуването на много големи бази данни и разработването на нови GPUS нужди за процеса на основни данни._x000D__x000D_ Многозадачаното задържане (MTL — ОТ Твоите СИГЛАСНИ ВЪПРОСИ) това е много добра техника, която е създадена от SCIENTIFIC COMMUNITY OF AUTOMATIC LEARNING. ТАЗИ ТЕХНИКА РАЗГЛЕЖДА НЯКОЛКО ЗАДАЧИ ПО СЪВМЕСТЕН НАЧИН С ЦЕЛ ДА СЕ ВЪЗПОЛЗВА ОТ СХОДСТВАТА, КОИТО ТЕ СПОДЕЛЯТ. В РЕЗУЛТАТ НА ТОВА МОЖЕ ДА СЕ ПОСТИГНЕ ПОДОБРЕНИЕ В ИЗПЪЛНЕНИЕТО, ОТКОЛКОТО АКО ВСЯКА ЗАДАЧА СЕ РАЗГЛЕЖДА ОТДЕЛНО. ВАШАТА КАНДИДАТУРА Е ПОДХОДЯЩА ЗА ВСЕКИ ПРОБЛЕМ, ПРИ КОЙТО ИМА РЕДИЦА СВЪРЗАНИ ЗАДАЧИ ЗА УЧЕНЕ И/ИЛИ КОГАТО ИМА МАЛЪК НАБОР ОТ ДАННИ, ЗА ДА МОЖЕТЕ ДА НАУЧИТЕ КОНКРЕТНА ЗАДАЧА. MTL е иницииран от способността на човека да подобри процеса на задържане на съда, ако се извършва по начин, свързан с други територии, които са били свързани едновременно с индивидуален начин._x000D__x000D__x000D__x000D___x000D_x000D___x000D_x000D__x000D___x000D___x000D__x000D__ x000D__x000D___x000D___x000D_x000D__x000D_x000D__x000D___x000D___x000D___x000D___x000D_x000D__x000D_x000D__x000D__x000D___x000D__x000D__x000D___x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D_x000D_x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000DD___x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___x000D___x000D___x000DD___x000D___x000D__x000D__x000D___x000D__ трябва да ръкоположим и да устоим на теоретична рамка като общност, в която се вписват два пъти концернта: ДЪЛБОКО ОБУЧЕНИЕ И MTL. ИНИЦИАТИВАТА НА ТОЗИ ПРОЕКТ СЕ ОСНОВАВА НА НАЛИЧИЕТО НА ОБЕЩАВАЩИ ПЪРВОНАЧАЛНИ РЕЗУЛТАТИ В ТАЗИ ПОСОКА. НАШАТА РАБОТНА ХИПОТЕЗА Е: ДЪЛБОКИТЕ НЕВРОННИ МРЕЖИ МОГАТ ДА СЕ ВЪЗПОЛЗВАТ ОТ СТРАТЕГИЯТА ЗА МНОГОЗАДАЧНО ОБУЧЕНИЕ, Т.Е. МРЕЖИТЕ, ОБУЧЕНИ С МНОЖЕСТВО ЗАДАЧИ, ПОВИШАВАТ ЕФЕКТИВНОСТТА СИ В СРАВНЕНИЕ С МРЕЖИТЕ, ОБУЧЕНИ ЗА ЕДНА ЗАДАЧА. ОСВЕН ТОВА МНОГОЗАДАЧНОТО ОБУЧЕНИЕ МОЖЕ ДА БЪДЕ МНОГО ПОЛЕЗНО, КОГАТО НАБОРЪТ ОТ ДАННИ ЗА ДАДЕНА ЗАДАЧА НЕ Е ДОСТАТЪЧНО ГОЛЯМ. В ТОЗИ СЛУЧАЙ ЛИПСАТА НА ДАННИ В ЕДНА ЗАДАЧА СЕ КОМПЕНСИРА ОТ ДАННИТЕ ЗА ОСТАНАЛИТЕ ЗАДАЧИ. ПОРАДИ ТАЗИ ПРИЧИНА ВЪЗНАМЕРЯВАМЕ ДА ПРОУЧИМ ПОДРОБНО ЗАДЪЛБОЧЕНОТО МНОГОЗАДАЧНО ОБУЧЕНИЕ (DMTL) КАТО ЧАСТ ОТ ТОЗИ ПРОЕКТ. ВЪЗНАМЕРЯВАМЕ ДА ОПРЕДЕЛИМ ОБЩА РАМКА ЗА ПРОЕКТИРАНЕ НА DMTL АРХИТЕКТУРИ И ОПТИМАЛНИ СТРАТЕГИИ ЗА ТЯХНОТО ОБУЧЕНИЕ. ОСВЕН ТОВА ЩЕ БЪДЕ ПРОУЧЕН ЕФЕКТЪТ ОТ ДЕКОМПЕНСИРАНИТЕ НАБОРИ ОТ ДАННИ ЗА ИЗУЧАВАНЕ НА DMTL МРЕЖИ. ПО-КОНКРЕТНО, МРЕЖИТЕ DMTL ЩЕ СЕ ПРИЛАГАТ ЗА НЯКОЛКО ПРИЛОЖЕНИЯ, ВКЛЮЧИТЕЛНО ОТКРИВАНЕ НА ОБЕКТИ, КЛАСИФИКАЦИЯ НА СЦЕНИТЕ, ОТКРИВАНЕ НА „ЗНАЧЕНИЕ“, АВТОМАТИЗАЦИЯ НА ПРОЦЕСА НА ОПИСВАНЕ НА СЪДЪРЖАНИЕТО НА ИЗОБРАЖЕНИЕТО И ВИЗУАЛНО НАБЛЮДЕНИЕ (НАУЧНОИЗСЛЕДОВАТЕЛСКИ ТЕМИ, В КОИТО ГРУПАТА ЛАМПИ ВЕЧЕ УЧАСТВА, НО КОИТО СЕГА ЩЕ БЪДАТ РАЗГЛЕДАНИ ОТ ГЛЕДНА ТОЧКА НА ЕДНА-ЕДИНСТВЕНА ЗАДАЧА). (Bulgarian) | |||||||||||||||
| Property / summary: ЗАДЪЛБОЧЕНОТО УЧЕНЕ („ДЪЛБОКО УЧЕНЕ“) СЕ ПРЕВЪРНА В ТЕХНИКАТА PAR EXCELLENCE В ОБЛАСТТА НА АВТОМАТИЧНОТО ОБУЧЕНИЕ, ПРИЛАГАНО КЪМ КОМПЮТЪРНАТА ВИЗИЯ. ВЪЗ ОСНОВА НА УСПЕХА СИ В КЛАСИФИКАЦИЯТА НА ИЗОБРАЖЕНИЯ, ДЪЛБОКОТО УЧЕНЕ Е НАДМИНАЛО (ПО ОТНОШЕНИЕ НА ПРОИЗВОДИТЕЛНОСТТА) ДРУГИ ТЕХНИКИ ОТ СЪЩИЯ ОБХВАТ И СЕ ИЗПОЛЗВА ДНЕС ОТ ПОВЕЧЕТО ПРИЛОЖЕНИЯ В ЗРЕНИЕТО ОТ КОМПЮТЪР, ВКЛЮЧИТЕЛНО ОТКРИВАНЕТО НА „ЗЛОСТ“, ОТКРИВАНЕТО НА ОБЕКТИ, ВИЗУАЛНОТО ПРОСЛЕДЯВАНЕ, ОБРАБОТКАТА НА ИЗОБРАЖЕНИЯ И АВТОМАТИЗАЦИЯТА НА ПРОЦЕСА НА ОПИСВАНЕ НА СЪДЪРЖАНИЕТО НА ИЗОБРАЖЕНИЕТО. EXIT, постигнато от мрежите PROFUND NEURONAL, се дължи на съществуването на много големи бази данни и разработването на нови GPUS нужди за процеса на основни данни._x000D__x000D_ Многозадачаното задържане (MTL — ОТ Твоите СИГЛАСНИ ВЪПРОСИ) това е много добра техника, която е създадена от SCIENTIFIC COMMUNITY OF AUTOMATIC LEARNING. ТАЗИ ТЕХНИКА РАЗГЛЕЖДА НЯКОЛКО ЗАДАЧИ ПО СЪВМЕСТЕН НАЧИН С ЦЕЛ ДА СЕ ВЪЗПОЛЗВА ОТ СХОДСТВАТА, КОИТО ТЕ СПОДЕЛЯТ. В РЕЗУЛТАТ НА ТОВА МОЖЕ ДА СЕ ПОСТИГНЕ ПОДОБРЕНИЕ В ИЗПЪЛНЕНИЕТО, ОТКОЛКОТО АКО ВСЯКА ЗАДАЧА СЕ РАЗГЛЕЖДА ОТДЕЛНО. ВАШАТА КАНДИДАТУРА Е ПОДХОДЯЩА ЗА ВСЕКИ ПРОБЛЕМ, ПРИ КОЙТО ИМА РЕДИЦА СВЪРЗАНИ ЗАДАЧИ ЗА УЧЕНЕ И/ИЛИ КОГАТО ИМА МАЛЪК НАБОР ОТ ДАННИ, ЗА ДА МОЖЕТЕ ДА НАУЧИТЕ КОНКРЕТНА ЗАДАЧА. MTL е иницииран от способността на човека да подобри процеса на задържане на съда, ако се извършва по начин, свързан с други територии, които са били свързани едновременно с индивидуален начин._x000D__x000D__x000D__x000D___x000D_x000D___x000D_x000D__x000D___x000D___x000D__x000D__ x000D__x000D___x000D___x000D_x000D__x000D_x000D__x000D___x000D___x000D___x000D___x000D_x000D__x000D_x000D__x000D__x000D___x000D__x000D__x000D___x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D_x000D_x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000DD___x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___x000D___x000D___x000DD___x000D___x000D__x000D__x000D___x000D__ трябва да ръкоположим и да устоим на теоретична рамка като общност, в която се вписват два пъти концернта: ДЪЛБОКО ОБУЧЕНИЕ И MTL. ИНИЦИАТИВАТА НА ТОЗИ ПРОЕКТ СЕ ОСНОВАВА НА НАЛИЧИЕТО НА ОБЕЩАВАЩИ ПЪРВОНАЧАЛНИ РЕЗУЛТАТИ В ТАЗИ ПОСОКА. НАШАТА РАБОТНА ХИПОТЕЗА Е: ДЪЛБОКИТЕ НЕВРОННИ МРЕЖИ МОГАТ ДА СЕ ВЪЗПОЛЗВАТ ОТ СТРАТЕГИЯТА ЗА МНОГОЗАДАЧНО ОБУЧЕНИЕ, Т.Е. МРЕЖИТЕ, ОБУЧЕНИ С МНОЖЕСТВО ЗАДАЧИ, ПОВИШАВАТ ЕФЕКТИВНОСТТА СИ В СРАВНЕНИЕ С МРЕЖИТЕ, ОБУЧЕНИ ЗА ЕДНА ЗАДАЧА. ОСВЕН ТОВА МНОГОЗАДАЧНОТО ОБУЧЕНИЕ МОЖЕ ДА БЪДЕ МНОГО ПОЛЕЗНО, КОГАТО НАБОРЪТ ОТ ДАННИ ЗА ДАДЕНА ЗАДАЧА НЕ Е ДОСТАТЪЧНО ГОЛЯМ. В ТОЗИ СЛУЧАЙ ЛИПСАТА НА ДАННИ В ЕДНА ЗАДАЧА СЕ КОМПЕНСИРА ОТ ДАННИТЕ ЗА ОСТАНАЛИТЕ ЗАДАЧИ. ПОРАДИ ТАЗИ ПРИЧИНА ВЪЗНАМЕРЯВАМЕ ДА ПРОУЧИМ ПОДРОБНО ЗАДЪЛБОЧЕНОТО МНОГОЗАДАЧНО ОБУЧЕНИЕ (DMTL) КАТО ЧАСТ ОТ ТОЗИ ПРОЕКТ. ВЪЗНАМЕРЯВАМЕ ДА ОПРЕДЕЛИМ ОБЩА РАМКА ЗА ПРОЕКТИРАНЕ НА DMTL АРХИТЕКТУРИ И ОПТИМАЛНИ СТРАТЕГИИ ЗА ТЯХНОТО ОБУЧЕНИЕ. ОСВЕН ТОВА ЩЕ БЪДЕ ПРОУЧЕН ЕФЕКТЪТ ОТ ДЕКОМПЕНСИРАНИТЕ НАБОРИ ОТ ДАННИ ЗА ИЗУЧАВАНЕ НА DMTL МРЕЖИ. ПО-КОНКРЕТНО, МРЕЖИТЕ DMTL ЩЕ СЕ ПРИЛАГАТ ЗА НЯКОЛКО ПРИЛОЖЕНИЯ, ВКЛЮЧИТЕЛНО ОТКРИВАНЕ НА ОБЕКТИ, КЛАСИФИКАЦИЯ НА СЦЕНИТЕ, ОТКРИВАНЕ НА „ЗНАЧЕНИЕ“, АВТОМАТИЗАЦИЯ НА ПРОЦЕСА НА ОПИСВАНЕ НА СЪДЪРЖАНИЕТО НА ИЗОБРАЖЕНИЕТО И ВИЗУАЛНО НАБЛЮДЕНИЕ (НАУЧНОИЗСЛЕДОВАТЕЛСКИ ТЕМИ, В КОИТО ГРУПАТА ЛАМПИ ВЕЧЕ УЧАСТВА, НО КОИТО СЕГА ЩЕ БЪДАТ РАЗГЛЕДАНИ ОТ ГЛЕДНА ТОЧКА НА ЕДНА-ЕДИНСТВЕНА ЗАДАЧА). (Bulgarian) / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / summary: ЗАДЪЛБОЧЕНОТО УЧЕНЕ („ДЪЛБОКО УЧЕНЕ“) СЕ ПРЕВЪРНА В ТЕХНИКАТА PAR EXCELLENCE В ОБЛАСТТА НА АВТОМАТИЧНОТО ОБУЧЕНИЕ, ПРИЛАГАНО КЪМ КОМПЮТЪРНАТА ВИЗИЯ. ВЪЗ ОСНОВА НА УСПЕХА СИ В КЛАСИФИКАЦИЯТА НА ИЗОБРАЖЕНИЯ, ДЪЛБОКОТО УЧЕНЕ Е НАДМИНАЛО (ПО ОТНОШЕНИЕ НА ПРОИЗВОДИТЕЛНОСТТА) ДРУГИ ТЕХНИКИ ОТ СЪЩИЯ ОБХВАТ И СЕ ИЗПОЛЗВА ДНЕС ОТ ПОВЕЧЕТО ПРИЛОЖЕНИЯ В ЗРЕНИЕТО ОТ КОМПЮТЪР, ВКЛЮЧИТЕЛНО ОТКРИВАНЕТО НА „ЗЛОСТ“, ОТКРИВАНЕТО НА ОБЕКТИ, ВИЗУАЛНОТО ПРОСЛЕДЯВАНЕ, ОБРАБОТКАТА НА ИЗОБРАЖЕНИЯ И АВТОМАТИЗАЦИЯТА НА ПРОЦЕСА НА ОПИСВАНЕ НА СЪДЪРЖАНИЕТО НА ИЗОБРАЖЕНИЕТО. EXIT, постигнато от мрежите PROFUND NEURONAL, се дължи на съществуването на много големи бази данни и разработването на нови GPUS нужди за процеса на основни данни._x000D__x000D_ Многозадачаното задържане (MTL — ОТ Твоите СИГЛАСНИ ВЪПРОСИ) това е много добра техника, която е създадена от SCIENTIFIC COMMUNITY OF AUTOMATIC LEARNING. ТАЗИ ТЕХНИКА РАЗГЛЕЖДА НЯКОЛКО ЗАДАЧИ ПО СЪВМЕСТЕН НАЧИН С ЦЕЛ ДА СЕ ВЪЗПОЛЗВА ОТ СХОДСТВАТА, КОИТО ТЕ СПОДЕЛЯТ. В РЕЗУЛТАТ НА ТОВА МОЖЕ ДА СЕ ПОСТИГНЕ ПОДОБРЕНИЕ В ИЗПЪЛНЕНИЕТО, ОТКОЛКОТО АКО ВСЯКА ЗАДАЧА СЕ РАЗГЛЕЖДА ОТДЕЛНО. ВАШАТА КАНДИДАТУРА Е ПОДХОДЯЩА ЗА ВСЕКИ ПРОБЛЕМ, ПРИ КОЙТО ИМА РЕДИЦА СВЪРЗАНИ ЗАДАЧИ ЗА УЧЕНЕ И/ИЛИ КОГАТО ИМА МАЛЪК НАБОР ОТ ДАННИ, ЗА ДА МОЖЕТЕ ДА НАУЧИТЕ КОНКРЕТНА ЗАДАЧА. MTL е иницииран от способността на човека да подобри процеса на задържане на съда, ако се извършва по начин, свързан с други територии, които са били свързани едновременно с индивидуален начин._x000D__x000D__x000D__x000D___x000D_x000D___x000D_x000D__x000D___x000D___x000D__x000D__ x000D__x000D___x000D___x000D_x000D__x000D_x000D__x000D___x000D___x000D___x000D___x000D_x000D__x000D_x000D__x000D__x000D___x000D__x000D__x000D___x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D_x000D_x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000DD___x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___x000D___x000D___x000DD___x000D___x000D__x000D__x000D___x000D__ трябва да ръкоположим и да устоим на теоретична рамка като общност, в която се вписват два пъти концернта: ДЪЛБОКО ОБУЧЕНИЕ И MTL. ИНИЦИАТИВАТА НА ТОЗИ ПРОЕКТ СЕ ОСНОВАВА НА НАЛИЧИЕТО НА ОБЕЩАВАЩИ ПЪРВОНАЧАЛНИ РЕЗУЛТАТИ В ТАЗИ ПОСОКА. НАШАТА РАБОТНА ХИПОТЕЗА Е: ДЪЛБОКИТЕ НЕВРОННИ МРЕЖИ МОГАТ ДА СЕ ВЪЗПОЛЗВАТ ОТ СТРАТЕГИЯТА ЗА МНОГОЗАДАЧНО ОБУЧЕНИЕ, Т.Е. МРЕЖИТЕ, ОБУЧЕНИ С МНОЖЕСТВО ЗАДАЧИ, ПОВИШАВАТ ЕФЕКТИВНОСТТА СИ В СРАВНЕНИЕ С МРЕЖИТЕ, ОБУЧЕНИ ЗА ЕДНА ЗАДАЧА. ОСВЕН ТОВА МНОГОЗАДАЧНОТО ОБУЧЕНИЕ МОЖЕ ДА БЪДЕ МНОГО ПОЛЕЗНО, КОГАТО НАБОРЪТ ОТ ДАННИ ЗА ДАДЕНА ЗАДАЧА НЕ Е ДОСТАТЪЧНО ГОЛЯМ. В ТОЗИ СЛУЧАЙ ЛИПСАТА НА ДАННИ В ЕДНА ЗАДАЧА СЕ КОМПЕНСИРА ОТ ДАННИТЕ ЗА ОСТАНАЛИТЕ ЗАДАЧИ. ПОРАДИ ТАЗИ ПРИЧИНА ВЪЗНАМЕРЯВАМЕ ДА ПРОУЧИМ ПОДРОБНО ЗАДЪЛБОЧЕНОТО МНОГОЗАДАЧНО ОБУЧЕНИЕ (DMTL) КАТО ЧАСТ ОТ ТОЗИ ПРОЕКТ. ВЪЗНАМЕРЯВАМЕ ДА ОПРЕДЕЛИМ ОБЩА РАМКА ЗА ПРОЕКТИРАНЕ НА DMTL АРХИТЕКТУРИ И ОПТИМАЛНИ СТРАТЕГИИ ЗА ТЯХНОТО ОБУЧЕНИЕ. ОСВЕН ТОВА ЩЕ БЪДЕ ПРОУЧЕН ЕФЕКТЪТ ОТ ДЕКОМПЕНСИРАНИТЕ НАБОРИ ОТ ДАННИ ЗА ИЗУЧАВАНЕ НА DMTL МРЕЖИ. ПО-КОНКРЕТНО, МРЕЖИТЕ DMTL ЩЕ СЕ ПРИЛАГАТ ЗА НЯКОЛКО ПРИЛОЖЕНИЯ, ВКЛЮЧИТЕЛНО ОТКРИВАНЕ НА ОБЕКТИ, КЛАСИФИКАЦИЯ НА СЦЕНИТЕ, ОТКРИВАНЕ НА „ЗНАЧЕНИЕ“, АВТОМАТИЗАЦИЯ НА ПРОЦЕСА НА ОПИСВАНЕ НА СЪДЪРЖАНИЕТО НА ИЗОБРАЖЕНИЕТО И ВИЗУАЛНО НАБЛЮДЕНИЕ (НАУЧНОИЗСЛЕДОВАТЕЛСКИ ТЕМИ, В КОИТО ГРУПАТА ЛАМПИ ВЕЧЕ УЧАСТВА, НО КОИТО СЕГА ЩЕ БЪДАТ РАЗГЛЕДАНИ ОТ ГЛЕДНА ТОЧКА НА ЕДНА-ЕДИНСТВЕНА ЗАДАЧА). (Bulgarian) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 18 August 2022
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
GILUS MOKYMASIS (GILUS MOKYMASIS) TAPO KOMPIUTERINEI VIZIJAI TAIKOMU AUTOMATINIO MOKYMOSI METODU. REMIANTIS JO SĖKME KLASIFIKUOJANT VAIZDUS, GILUS MOKYMASIS PRANOKO KITUS TOS PAČIOS SRITIES METODUS IR ŠIANDIEN JĮ NAUDOJA DAUGUMA KOMPIUTERIO MATYMO PROGRAMŲ, ĮSKAITANT „KALBINGUMO“ APTIKIMĄ, OBJEKTŲ APTIKIMĄ, VIZUALINĮ STEBĖJIMĄ, VAIZDO APDOROJIMĄ IR VAIZDO TURINIO APRAŠYMO PROCESO AUTOMATIZAVIMĄ. PROFUND NEURONAL tinklų pasiektas EXIT yra dėl labai didelių duomenų bazių egzistavimo ir naujų GPUS būtinų pagrindinių duomenų proceso._x000D__x000D_ Daugiafunkcinis sulaikymas (MTL – BY YOUR SIGLAS IN ENGLISH) tai labai gera technika, kurią sukūrė AUTOMATIC LEARNING SCIENTIFIC BENDRIJA. TAIKANT ŠĮ METODĄ BENDRAI NUMATOMOS KELIOS UŽDUOTYS, SIEKIANT PASINAUDOTI JŲ BENDRAIS PANAŠUMAIS. TODĖL VEIKLOS REZULTATAI GALI BŪTI GERESNI NEI TUO ATVEJU, JEI KIEKVIENA UŽDUOTIS BŪTŲ VERTINAMA ATSKIRAI. JŪSŲ PROGRAMA TINKA BET KOKIAI PROBLEMAI, KAI YRA KELETAS SUSIJUSIŲ UŽDUOČIŲ MOKYTIS IR (ARBA) KAI YRA NEDIDELIS DUOMENŲ RINKINYS, GALINTIS IŠMOKTI TAM TIKRĄ UŽDUOTĮ. MTL inicijuotas žmogaus sugebėjimu pagerinti teismo sulaikymo procesą, jei jis vykdomas taip, kad būtų susietas su kitomis teritorijomis, kurios tuo pačiu metu buvo susietos su individualiu būdu._x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___ X000D___x000D__x000D__x000D__x000D___x000D___x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___x000D___x000D___x000D__x000D__x000D___x000D___x005F ŠIO PRANEŠIMAS yra skatinti ir ramiai teoriškai FRAMEWORK kaip BENDRIJA Į DVIEJŲ KONKEPTŲ: GILUS MOKYMASIS IR MTL. ŠIO PROJEKTO INICIATYVA GRINDŽIAMA PERSPEKTYVIAIS PRADINIAIS REZULTATAIS ŠIA KRYPTIMI. MŪSŲ DARBO HIPOTEZĖ YRA: GILUMINIAMS NEURONINIAMS TINKLAMS GALI BŪTI NAUDINGA DAUGIAFUNKCINĖ MOKYMOSI STRATEGIJA, I.E. KELIŲ UŽDUOČIŲ MOKYMO TINKLAI PADIDINA JŲ NAŠUMĄ, PALYGINTI SU VIENOS UŽDUOTIES MOKYMO TINKLAIS. BE TO, DAUGIAFUNKCINIS MOKYMASIS GALI BŪTI LABAI NAUDINGAS, KAI UŽDUOTIES DUOMENŲ RINKINYS NĖRA PAKANKAMAI DIDELIS. ŠIUO ATVEJU DUOMENŲ NEBUVIMAS VIENOJE UŽDUOTYJE KOMPENSUOJAMAS KITŲ LIKUSIŲ UŽDUOČIŲ DUOMENIMIS. DĖL ŠIOS PRIEŽASTIES MES KETINAME IŠSAMIAI IŠTIRTI GILŲ DAUGIAFUNKCINĮ MOKYMĄSI (DMTL) KAIP ŠIO PROJEKTO DALĮ. MES KETINAME APIBRĖŽTI BENDRĄ DMTL ARCHITEKTŪROS KŪRIMO SISTEMĄ IR OPTIMALIAS JŲ MOKYMO STRATEGIJAS. BE TO, BUS TIRIAMAS DEKOMPENSUOTŲ DUOMENŲ RINKINIŲ POVEIKIS MOKYTIS DMTL TINKLŲ. KONKREČIAI, DMTL TINKLAI BUS TAIKOMI KELIOMS TAIKOMOSIOMS PROGRAMOMS, ĮSKAITANT OBJEKTŲ APTIKIMĄ, SCENŲ KLASIFIKAVIMĄ, „KALBUMO“ APTIKIMĄ, VAIZDO TURINIO APRAŠYMO PROCESO AUTOMATIZAVIMĄ IR VIZUALINĘ STEBĖSENĄ (TYRIMŲ TEMOS, KURIOSE ŽIBINTŲ GRUPĖ JAU DALYVAUJA, TAČIAU DABAR BUS SVARSTOMA VIENOS UŽDUOTIES POŽIŪRIU). (Lithuanian) | |||||||||||||||
| Property / summary: GILUS MOKYMASIS (GILUS MOKYMASIS) TAPO KOMPIUTERINEI VIZIJAI TAIKOMU AUTOMATINIO MOKYMOSI METODU. REMIANTIS JO SĖKME KLASIFIKUOJANT VAIZDUS, GILUS MOKYMASIS PRANOKO KITUS TOS PAČIOS SRITIES METODUS IR ŠIANDIEN JĮ NAUDOJA DAUGUMA KOMPIUTERIO MATYMO PROGRAMŲ, ĮSKAITANT „KALBINGUMO“ APTIKIMĄ, OBJEKTŲ APTIKIMĄ, VIZUALINĮ STEBĖJIMĄ, VAIZDO APDOROJIMĄ IR VAIZDO TURINIO APRAŠYMO PROCESO AUTOMATIZAVIMĄ. PROFUND NEURONAL tinklų pasiektas EXIT yra dėl labai didelių duomenų bazių egzistavimo ir naujų GPUS būtinų pagrindinių duomenų proceso._x000D__x000D_ Daugiafunkcinis sulaikymas (MTL – BY YOUR SIGLAS IN ENGLISH) tai labai gera technika, kurią sukūrė AUTOMATIC LEARNING SCIENTIFIC BENDRIJA. TAIKANT ŠĮ METODĄ BENDRAI NUMATOMOS KELIOS UŽDUOTYS, SIEKIANT PASINAUDOTI JŲ BENDRAIS PANAŠUMAIS. TODĖL VEIKLOS REZULTATAI GALI BŪTI GERESNI NEI TUO ATVEJU, JEI KIEKVIENA UŽDUOTIS BŪTŲ VERTINAMA ATSKIRAI. JŪSŲ PROGRAMA TINKA BET KOKIAI PROBLEMAI, KAI YRA KELETAS SUSIJUSIŲ UŽDUOČIŲ MOKYTIS IR (ARBA) KAI YRA NEDIDELIS DUOMENŲ RINKINYS, GALINTIS IŠMOKTI TAM TIKRĄ UŽDUOTĮ. MTL inicijuotas žmogaus sugebėjimu pagerinti teismo sulaikymo procesą, jei jis vykdomas taip, kad būtų susietas su kitomis teritorijomis, kurios tuo pačiu metu buvo susietos su individualiu būdu._x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___ X000D___x000D__x000D__x000D__x000D___x000D___x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___x000D___x000D___x000D__x000D__x000D___x000D___x005F ŠIO PRANEŠIMAS yra skatinti ir ramiai teoriškai FRAMEWORK kaip BENDRIJA Į DVIEJŲ KONKEPTŲ: GILUS MOKYMASIS IR MTL. ŠIO PROJEKTO INICIATYVA GRINDŽIAMA PERSPEKTYVIAIS PRADINIAIS REZULTATAIS ŠIA KRYPTIMI. MŪSŲ DARBO HIPOTEZĖ YRA: GILUMINIAMS NEURONINIAMS TINKLAMS GALI BŪTI NAUDINGA DAUGIAFUNKCINĖ MOKYMOSI STRATEGIJA, I.E. KELIŲ UŽDUOČIŲ MOKYMO TINKLAI PADIDINA JŲ NAŠUMĄ, PALYGINTI SU VIENOS UŽDUOTIES MOKYMO TINKLAIS. BE TO, DAUGIAFUNKCINIS MOKYMASIS GALI BŪTI LABAI NAUDINGAS, KAI UŽDUOTIES DUOMENŲ RINKINYS NĖRA PAKANKAMAI DIDELIS. ŠIUO ATVEJU DUOMENŲ NEBUVIMAS VIENOJE UŽDUOTYJE KOMPENSUOJAMAS KITŲ LIKUSIŲ UŽDUOČIŲ DUOMENIMIS. DĖL ŠIOS PRIEŽASTIES MES KETINAME IŠSAMIAI IŠTIRTI GILŲ DAUGIAFUNKCINĮ MOKYMĄSI (DMTL) KAIP ŠIO PROJEKTO DALĮ. MES KETINAME APIBRĖŽTI BENDRĄ DMTL ARCHITEKTŪROS KŪRIMO SISTEMĄ IR OPTIMALIAS JŲ MOKYMO STRATEGIJAS. BE TO, BUS TIRIAMAS DEKOMPENSUOTŲ DUOMENŲ RINKINIŲ POVEIKIS MOKYTIS DMTL TINKLŲ. KONKREČIAI, DMTL TINKLAI BUS TAIKOMI KELIOMS TAIKOMOSIOMS PROGRAMOMS, ĮSKAITANT OBJEKTŲ APTIKIMĄ, SCENŲ KLASIFIKAVIMĄ, „KALBUMO“ APTIKIMĄ, VAIZDO TURINIO APRAŠYMO PROCESO AUTOMATIZAVIMĄ IR VIZUALINĘ STEBĖSENĄ (TYRIMŲ TEMOS, KURIOSE ŽIBINTŲ GRUPĖ JAU DALYVAUJA, TAČIAU DABAR BUS SVARSTOMA VIENOS UŽDUOTIES POŽIŪRIU). (Lithuanian) / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / summary: GILUS MOKYMASIS (GILUS MOKYMASIS) TAPO KOMPIUTERINEI VIZIJAI TAIKOMU AUTOMATINIO MOKYMOSI METODU. REMIANTIS JO SĖKME KLASIFIKUOJANT VAIZDUS, GILUS MOKYMASIS PRANOKO KITUS TOS PAČIOS SRITIES METODUS IR ŠIANDIEN JĮ NAUDOJA DAUGUMA KOMPIUTERIO MATYMO PROGRAMŲ, ĮSKAITANT „KALBINGUMO“ APTIKIMĄ, OBJEKTŲ APTIKIMĄ, VIZUALINĮ STEBĖJIMĄ, VAIZDO APDOROJIMĄ IR VAIZDO TURINIO APRAŠYMO PROCESO AUTOMATIZAVIMĄ. PROFUND NEURONAL tinklų pasiektas EXIT yra dėl labai didelių duomenų bazių egzistavimo ir naujų GPUS būtinų pagrindinių duomenų proceso._x000D__x000D_ Daugiafunkcinis sulaikymas (MTL – BY YOUR SIGLAS IN ENGLISH) tai labai gera technika, kurią sukūrė AUTOMATIC LEARNING SCIENTIFIC BENDRIJA. TAIKANT ŠĮ METODĄ BENDRAI NUMATOMOS KELIOS UŽDUOTYS, SIEKIANT PASINAUDOTI JŲ BENDRAIS PANAŠUMAIS. TODĖL VEIKLOS REZULTATAI GALI BŪTI GERESNI NEI TUO ATVEJU, JEI KIEKVIENA UŽDUOTIS BŪTŲ VERTINAMA ATSKIRAI. JŪSŲ PROGRAMA TINKA BET KOKIAI PROBLEMAI, KAI YRA KELETAS SUSIJUSIŲ UŽDUOČIŲ MOKYTIS IR (ARBA) KAI YRA NEDIDELIS DUOMENŲ RINKINYS, GALINTIS IŠMOKTI TAM TIKRĄ UŽDUOTĮ. MTL inicijuotas žmogaus sugebėjimu pagerinti teismo sulaikymo procesą, jei jis vykdomas taip, kad būtų susietas su kitomis teritorijomis, kurios tuo pačiu metu buvo susietos su individualiu būdu._x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___ X000D___x000D__x000D__x000D__x000D___x000D___x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___x000D___x000D___x000D__x000D__x000D___x000D___x005F ŠIO PRANEŠIMAS yra skatinti ir ramiai teoriškai FRAMEWORK kaip BENDRIJA Į DVIEJŲ KONKEPTŲ: GILUS MOKYMASIS IR MTL. ŠIO PROJEKTO INICIATYVA GRINDŽIAMA PERSPEKTYVIAIS PRADINIAIS REZULTATAIS ŠIA KRYPTIMI. MŪSŲ DARBO HIPOTEZĖ YRA: GILUMINIAMS NEURONINIAMS TINKLAMS GALI BŪTI NAUDINGA DAUGIAFUNKCINĖ MOKYMOSI STRATEGIJA, I.E. KELIŲ UŽDUOČIŲ MOKYMO TINKLAI PADIDINA JŲ NAŠUMĄ, PALYGINTI SU VIENOS UŽDUOTIES MOKYMO TINKLAIS. BE TO, DAUGIAFUNKCINIS MOKYMASIS GALI BŪTI LABAI NAUDINGAS, KAI UŽDUOTIES DUOMENŲ RINKINYS NĖRA PAKANKAMAI DIDELIS. ŠIUO ATVEJU DUOMENŲ NEBUVIMAS VIENOJE UŽDUOTYJE KOMPENSUOJAMAS KITŲ LIKUSIŲ UŽDUOČIŲ DUOMENIMIS. DĖL ŠIOS PRIEŽASTIES MES KETINAME IŠSAMIAI IŠTIRTI GILŲ DAUGIAFUNKCINĮ MOKYMĄSI (DMTL) KAIP ŠIO PROJEKTO DALĮ. MES KETINAME APIBRĖŽTI BENDRĄ DMTL ARCHITEKTŪROS KŪRIMO SISTEMĄ IR OPTIMALIAS JŲ MOKYMO STRATEGIJAS. BE TO, BUS TIRIAMAS DEKOMPENSUOTŲ DUOMENŲ RINKINIŲ POVEIKIS MOKYTIS DMTL TINKLŲ. KONKREČIAI, DMTL TINKLAI BUS TAIKOMI KELIOMS TAIKOMOSIOMS PROGRAMOMS, ĮSKAITANT OBJEKTŲ APTIKIMĄ, SCENŲ KLASIFIKAVIMĄ, „KALBUMO“ APTIKIMĄ, VAIZDO TURINIO APRAŠYMO PROCESO AUTOMATIZAVIMĄ IR VIZUALINĘ STEBĖSENĄ (TYRIMŲ TEMOS, KURIOSE ŽIBINTŲ GRUPĖ JAU DALYVAUJA, TAČIAU DABAR BUS SVARSTOMA VIENOS UŽDUOTIES POŽIŪRIU). (Lithuanian) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 18 August 2022
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
DUBOKO UČENJE („DUBOKO UČENJE”) POSTALO JE TEHNIKA PAR EXCELLENCE U PODRUČJU AUTOMATSKOG UČENJA KOJA SE PRIMJENJUJE NA RAČUNALNI VID. NA TEMELJU USPJEHA U KLASIFIKACIJI SLIKA, DUBOKO UČENJE NADMAŠILO JE (U SMISLU IZVEDBE) DRUGE TEHNIKE ISTOG OPSEGA I DANAS SE KORISTI U VEĆINI APLIKACIJA U VIDU POMOĆU RAČUNALA, UKLJUČUJUĆI OTKRIVANJE „STRANOSTI”, OTKRIVANJE OBJEKATA, VIZUALNO PRAĆENJE, OBRADU SLIKA I AUTOMATIZACIJU PROCESA OPISIVANJA SADRŽAJA SLIKE. EXIT postiže PROFUND NEURONAL mreže je zbog postojanja vrlo velikih baza podataka i razvoja novih GPUS potreba za proces osnovnih podataka._x000D__x000D_ Multitasking hvatanje (MTL – BY SIGLAS IN ENGLISH) to je vrlo dobra tehnologija koju je uspostavio SCIENTIFIC COMMUNITY OF AUTOMATIC LEARNING. OVA TEHNIKA RAZMATRA NEKOLIKO ZADATAKA NA ZAJEDNIČKI NAČIN S CILJEM ISKORIŠTAVANJA SLIČNOSTI KOJE DIJELE. KAO REZULTAT TOGA, MOŽE SE POSTIĆI POBOLJŠANJE USPJEŠNOSTI NEGO DA SE SVAKI ZADATAK RAZMATRA ZASEBNO. VAŠA JE APLIKACIJA PRIKLADNA ZA BILO KOJI PROBLEM AKO POSTOJI NIZ POVEZANIH ZADATAKA ZA UČENJE I/ILI AKO POSTOJI MALI SKUP PODATAKA KAKO BI SE MOGAO NAUČITI ODREĐENI ZADATAK. MTL je pokrenut kapacitetom čovjeka da poboljša postupak uhićenja suda ako se provodi na način koji je povezan s drugim područjima koja su istodobno povezana s pojedinačnim načinom._x000D_ _x000D__x000D__x000D___x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___x000D__x000D__x000D___x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___x000D__x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___x000D__x000D___x000D___x000D___x000D___x000D_ predlagatelj i STUDIJA Teorija FRAMEWORK kao ZAJEDNOST U KONKLJUJUĆI DVA ZEMLJA: DUBOKO UČENJE I MTL. INICIJATIVA OVOG PROJEKTA TEMELJI SE NA POSTOJANJU OBEĆAVAJUĆIH POČETNIH REZULTATA U TOM SMJERU. NAŠA RADNA HIPOTEZA JE: DUBOKE NEURONSKE MREŽE MOGU IMATI KORISTI OD MULTITASKING STRATEGIJE UČENJA, I.E. VIŠENAMJENSKE MREŽE POVEĆAVAJU SVOJU UČINKOVITOST U USPOREDBI S MREŽAMA S JEDNOM RADNOM SNAGOM. OSIM TOGA, MULTITASKING UČENJE MOŽE BITI VRLO KORISNO KADA SKUP PODATAKA ZA ZADATAK NIJE DOVOLJNO VELIK. U TOM SLUČAJU NEDOSTATAK PODATAKA U JEDNOM ZADATKU NADOKNAĐUJE SE PODACIMA DRUGIH PREOSTALIH ZADAĆA. IZ TOG RAZLOGA NAMJERAVAMO DETALJNO PROUČITI DUBOKO MULTITASK UČENJE (DMTL) KAO DIO OVOG PROJEKTA. NAMJERAVAMO DEFINIRATI OPĆI OKVIR ZA DIZAJN DMTL ARHITEKTURE I OPTIMALNE STRATEGIJE ZA NJIHOVU OBUKU. OSIM TOGA, PROUČAVAT ĆE SE UČINAK DEKOMPENZIRANIH SKUPOVA PODATAKA ZA UČENJE DMTL MREŽA. KONKRETNO, DMTL MREŽE PRIMJENJIVAT ĆE SE NA NEKOLIKO APLIKACIJA, UKLJUČUJUĆI OTKRIVANJE PREDMETA, KLASIFIKACIJU PRIZORA, OTKRIVANJE „STRANOSTI”, AUTOMATIZACIJU PROCESA OPISIVANJA SADRŽAJA SLIKE I VIZUALNOG PRAĆENJA (ISTRAŽIVAČKE TEME U KOJE JE SKUPINA SVJETILJKI VEĆ UKLJUČENA, ALI KOJE ĆE SE SADA RAZMATRATI SA STAJALIŠTA JEDNOG ZADATKA). (Croatian) | |||||||||||||||
| Property / summary: DUBOKO UČENJE („DUBOKO UČENJE”) POSTALO JE TEHNIKA PAR EXCELLENCE U PODRUČJU AUTOMATSKOG UČENJA KOJA SE PRIMJENJUJE NA RAČUNALNI VID. NA TEMELJU USPJEHA U KLASIFIKACIJI SLIKA, DUBOKO UČENJE NADMAŠILO JE (U SMISLU IZVEDBE) DRUGE TEHNIKE ISTOG OPSEGA I DANAS SE KORISTI U VEĆINI APLIKACIJA U VIDU POMOĆU RAČUNALA, UKLJUČUJUĆI OTKRIVANJE „STRANOSTI”, OTKRIVANJE OBJEKATA, VIZUALNO PRAĆENJE, OBRADU SLIKA I AUTOMATIZACIJU PROCESA OPISIVANJA SADRŽAJA SLIKE. EXIT postiže PROFUND NEURONAL mreže je zbog postojanja vrlo velikih baza podataka i razvoja novih GPUS potreba za proces osnovnih podataka._x000D__x000D_ Multitasking hvatanje (MTL – BY SIGLAS IN ENGLISH) to je vrlo dobra tehnologija koju je uspostavio SCIENTIFIC COMMUNITY OF AUTOMATIC LEARNING. OVA TEHNIKA RAZMATRA NEKOLIKO ZADATAKA NA ZAJEDNIČKI NAČIN S CILJEM ISKORIŠTAVANJA SLIČNOSTI KOJE DIJELE. KAO REZULTAT TOGA, MOŽE SE POSTIĆI POBOLJŠANJE USPJEŠNOSTI NEGO DA SE SVAKI ZADATAK RAZMATRA ZASEBNO. VAŠA JE APLIKACIJA PRIKLADNA ZA BILO KOJI PROBLEM AKO POSTOJI NIZ POVEZANIH ZADATAKA ZA UČENJE I/ILI AKO POSTOJI MALI SKUP PODATAKA KAKO BI SE MOGAO NAUČITI ODREĐENI ZADATAK. MTL je pokrenut kapacitetom čovjeka da poboljša postupak uhićenja suda ako se provodi na način koji je povezan s drugim područjima koja su istodobno povezana s pojedinačnim načinom._x000D_ _x000D__x000D__x000D___x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___x000D__x000D__x000D___x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___x000D__x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___x000D__x000D___x000D___x000D___x000D___x000D_ predlagatelj i STUDIJA Teorija FRAMEWORK kao ZAJEDNOST U KONKLJUJUĆI DVA ZEMLJA: DUBOKO UČENJE I MTL. INICIJATIVA OVOG PROJEKTA TEMELJI SE NA POSTOJANJU OBEĆAVAJUĆIH POČETNIH REZULTATA U TOM SMJERU. NAŠA RADNA HIPOTEZA JE: DUBOKE NEURONSKE MREŽE MOGU IMATI KORISTI OD MULTITASKING STRATEGIJE UČENJA, I.E. VIŠENAMJENSKE MREŽE POVEĆAVAJU SVOJU UČINKOVITOST U USPOREDBI S MREŽAMA S JEDNOM RADNOM SNAGOM. OSIM TOGA, MULTITASKING UČENJE MOŽE BITI VRLO KORISNO KADA SKUP PODATAKA ZA ZADATAK NIJE DOVOLJNO VELIK. U TOM SLUČAJU NEDOSTATAK PODATAKA U JEDNOM ZADATKU NADOKNAĐUJE SE PODACIMA DRUGIH PREOSTALIH ZADAĆA. IZ TOG RAZLOGA NAMJERAVAMO DETALJNO PROUČITI DUBOKO MULTITASK UČENJE (DMTL) KAO DIO OVOG PROJEKTA. NAMJERAVAMO DEFINIRATI OPĆI OKVIR ZA DIZAJN DMTL ARHITEKTURE I OPTIMALNE STRATEGIJE ZA NJIHOVU OBUKU. OSIM TOGA, PROUČAVAT ĆE SE UČINAK DEKOMPENZIRANIH SKUPOVA PODATAKA ZA UČENJE DMTL MREŽA. KONKRETNO, DMTL MREŽE PRIMJENJIVAT ĆE SE NA NEKOLIKO APLIKACIJA, UKLJUČUJUĆI OTKRIVANJE PREDMETA, KLASIFIKACIJU PRIZORA, OTKRIVANJE „STRANOSTI”, AUTOMATIZACIJU PROCESA OPISIVANJA SADRŽAJA SLIKE I VIZUALNOG PRAĆENJA (ISTRAŽIVAČKE TEME U KOJE JE SKUPINA SVJETILJKI VEĆ UKLJUČENA, ALI KOJE ĆE SE SADA RAZMATRATI SA STAJALIŠTA JEDNOG ZADATKA). (Croatian) / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / summary: DUBOKO UČENJE („DUBOKO UČENJE”) POSTALO JE TEHNIKA PAR EXCELLENCE U PODRUČJU AUTOMATSKOG UČENJA KOJA SE PRIMJENJUJE NA RAČUNALNI VID. NA TEMELJU USPJEHA U KLASIFIKACIJI SLIKA, DUBOKO UČENJE NADMAŠILO JE (U SMISLU IZVEDBE) DRUGE TEHNIKE ISTOG OPSEGA I DANAS SE KORISTI U VEĆINI APLIKACIJA U VIDU POMOĆU RAČUNALA, UKLJUČUJUĆI OTKRIVANJE „STRANOSTI”, OTKRIVANJE OBJEKATA, VIZUALNO PRAĆENJE, OBRADU SLIKA I AUTOMATIZACIJU PROCESA OPISIVANJA SADRŽAJA SLIKE. EXIT postiže PROFUND NEURONAL mreže je zbog postojanja vrlo velikih baza podataka i razvoja novih GPUS potreba za proces osnovnih podataka._x000D__x000D_ Multitasking hvatanje (MTL – BY SIGLAS IN ENGLISH) to je vrlo dobra tehnologija koju je uspostavio SCIENTIFIC COMMUNITY OF AUTOMATIC LEARNING. OVA TEHNIKA RAZMATRA NEKOLIKO ZADATAKA NA ZAJEDNIČKI NAČIN S CILJEM ISKORIŠTAVANJA SLIČNOSTI KOJE DIJELE. KAO REZULTAT TOGA, MOŽE SE POSTIĆI POBOLJŠANJE USPJEŠNOSTI NEGO DA SE SVAKI ZADATAK RAZMATRA ZASEBNO. VAŠA JE APLIKACIJA PRIKLADNA ZA BILO KOJI PROBLEM AKO POSTOJI NIZ POVEZANIH ZADATAKA ZA UČENJE I/ILI AKO POSTOJI MALI SKUP PODATAKA KAKO BI SE MOGAO NAUČITI ODREĐENI ZADATAK. MTL je pokrenut kapacitetom čovjeka da poboljša postupak uhićenja suda ako se provodi na način koji je povezan s drugim područjima koja su istodobno povezana s pojedinačnim načinom._x000D_ _x000D__x000D__x000D___x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___x000D__x000D__x000D___x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___x000D__x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___x000D__x000D___x000D___x000D___x000D___x000D_ predlagatelj i STUDIJA Teorija FRAMEWORK kao ZAJEDNOST U KONKLJUJUĆI DVA ZEMLJA: DUBOKO UČENJE I MTL. INICIJATIVA OVOG PROJEKTA TEMELJI SE NA POSTOJANJU OBEĆAVAJUĆIH POČETNIH REZULTATA U TOM SMJERU. NAŠA RADNA HIPOTEZA JE: DUBOKE NEURONSKE MREŽE MOGU IMATI KORISTI OD MULTITASKING STRATEGIJE UČENJA, I.E. VIŠENAMJENSKE MREŽE POVEĆAVAJU SVOJU UČINKOVITOST U USPOREDBI S MREŽAMA S JEDNOM RADNOM SNAGOM. OSIM TOGA, MULTITASKING UČENJE MOŽE BITI VRLO KORISNO KADA SKUP PODATAKA ZA ZADATAK NIJE DOVOLJNO VELIK. U TOM SLUČAJU NEDOSTATAK PODATAKA U JEDNOM ZADATKU NADOKNAĐUJE SE PODACIMA DRUGIH PREOSTALIH ZADAĆA. IZ TOG RAZLOGA NAMJERAVAMO DETALJNO PROUČITI DUBOKO MULTITASK UČENJE (DMTL) KAO DIO OVOG PROJEKTA. NAMJERAVAMO DEFINIRATI OPĆI OKVIR ZA DIZAJN DMTL ARHITEKTURE I OPTIMALNE STRATEGIJE ZA NJIHOVU OBUKU. OSIM TOGA, PROUČAVAT ĆE SE UČINAK DEKOMPENZIRANIH SKUPOVA PODATAKA ZA UČENJE DMTL MREŽA. KONKRETNO, DMTL MREŽE PRIMJENJIVAT ĆE SE NA NEKOLIKO APLIKACIJA, UKLJUČUJUĆI OTKRIVANJE PREDMETA, KLASIFIKACIJU PRIZORA, OTKRIVANJE „STRANOSTI”, AUTOMATIZACIJU PROCESA OPISIVANJA SADRŽAJA SLIKE I VIZUALNOG PRAĆENJA (ISTRAŽIVAČKE TEME U KOJE JE SKUPINA SVJETILJKI VEĆ UKLJUČENA, ALI KOJE ĆE SE SADA RAZMATRATI SA STAJALIŠTA JEDNOG ZADATKA). (Croatian) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 18 August 2022
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
DJUPINLÄRNING (”DJUPT LÄRANDE”) HAR BLIVIT DEN TEKNIK SOM ÄR LIKVÄRDIG MED SPETSKOMPETENS INOM OMRÅDET AUTOMATISKT LÄRANDE SOM TILLÄMPAS PÅ DATORSEENDE. BASERAT PÅ DESS FRAMGÅNG I KLASSIFICERINGEN AV BILDER HAR DJUPINLÄRNING ÖVERTRÄFFAT (I FRÅGA OM PRESTANDA) ANDRA TEKNIKER AV SAMMA OMFATTNING OCH ANVÄNDS IDAG AV DE FLESTA TILLÄMPNINGAR I SYN PÅ DATOR, INKLUSIVE UPPTÄCKT AV ”ALLVARLIGHET”, UPPTÄCKT AV OBJEKT, VISUELL SPÅRNING, BILDBEHANDLING OCH AUTOMATISERING AV PROCESSEN FÖR ATT BESKRIVA BILDENS INNEHÅLL. Den EXIT som uppnåtts av PROFUND NEURONAL nätverk beror på förekomsten av mycket stora databaser och utvecklingen av nya GPUS nödvändigheter för processen med grundläggande data._x000D__x000D_ Multitasking gripande (MTL – BY YOUR SIGLAS I ENGLISH) det är en mycket bra teknik som har etablerats av den SCIENTIFIC COMMUNITY OF AUTOMATIC LEARNING. DENNA TEKNIK OMFATTAR FLERA UPPGIFTER PÅ ETT GEMENSAMT SÄTT I SYFTE ATT DRA NYTTA AV DE LIKHETER SOM DE DELAR. SOM ETT RESULTAT KAN EN FÖRBÄTTRING AV PRESTANDA UPPNÅS ÄN OM VARJE UPPGIFT BEAKTADES SEPARAT. DIN ANSÖKAN ÄR LÄMPLIG FÖR ALLA PROBLEM DÄR DET FINNS ETT ANTAL RELATERADE UPPGIFTER ATT LÄRA SIG OCH/ELLER NÄR DET FINNS EN LITEN DATASET FÖR ATT KUNNA LÄRA SIG EN VISS UPPGIFT. MTL initierades av människans förmåga att förbättra en domstols gripande om den genomförs på ett sätt som är kopplat till andra territorier som samtidigt har kopplats till ett individuellt sätt._x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_ x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D_x000D__x000D__x000D__x000D_x000D_x000D_x000D_x000D__x000D_x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_ är att proponera och STUDY en teorisk ram som en GEMUNITY INCLUDING TWO CONCEPTS: DJUPT LÄRANDE OCH MTL. INITIATIVET TILL DETTA PROJEKT BYGGER PÅ ATT DET FINNS LOVANDE INLEDANDE RESULTAT I DENNA RIKTNING. VÅR ARBETSHYPOTES ÄR: DJUPA NEURALA NÄTVERK KAN DRA NYTTA AV INLÄRNINGSSTRATEGIN FÖR MULTITASKING, DVS. FLERFUNKTIONSUTBILDADE NÄTVERK ÖKAR DERAS PRESTANDA JÄMFÖRT MED NÄTVERK MED EN ENDA UPPGIFT. DESSUTOM KAN MULTITASKING LÄRANDE VARA MYCKET ANVÄNDBART NÄR DATAUPPSÄTTNINGEN FÖR EN UPPGIFT INTE ÄR TILLRÄCKLIGT STOR. I DETTA FALL KOMPENSERAS AVSAKNADEN AV UPPGIFTER I EN UPPGIFT AV UPPGIFTERNA FÖR DE ANDRA ÅTERSTÅENDE UPPGIFTERNA. AV DENNA ANLEDNING HAR VI FÖR AVSIKT ATT I DETALJ STUDERA DEN DJUPA MULTITASK LEARNING (DMTL) SOM EN DEL AV DETTA PROJEKT. VI HAR FÖR AVSIKT ATT DEFINIERA EN ALLMÄN RAM FÖR UTFORMNINGEN AV DMTL-ARKITEKTURER OCH OPTIMALA STRATEGIER FÖR DERAS UTBILDNING. DESSUTOM KOMMER EFFEKTEN AV DEKOMPENSERADE DATASET ATT LÄRA SIG DMTL-NÄTVERK ATT STUDERAS. NÄRMARE BESTÄMT KOMMER DMTL-NÄT ATT TILLÄMPAS PÅ FLERA TILLÄMPNINGAR, INKLUSIVE OBJEKTDETEKTERING, KLASSIFICERING AV SCENER, UPPTÄCKT AV ”ALLVARLIGHET”, AUTOMATISERING AV PROCESSEN FÖR BESKRIVNING AV BILDENS INNEHÅLL OCH VISUELL ÖVERVAKNING (FORSKNINGSTEMAN SOM LAMPGRUPPEN REDAN ÄR INVOLVERAD I MEN SOM NU KOMMER ATT BEAKTAS MED AVSEENDE PÅ EN ENDA UPPGIFT). (Swedish) | |||||||||||||||
| Property / summary: DJUPINLÄRNING (”DJUPT LÄRANDE”) HAR BLIVIT DEN TEKNIK SOM ÄR LIKVÄRDIG MED SPETSKOMPETENS INOM OMRÅDET AUTOMATISKT LÄRANDE SOM TILLÄMPAS PÅ DATORSEENDE. BASERAT PÅ DESS FRAMGÅNG I KLASSIFICERINGEN AV BILDER HAR DJUPINLÄRNING ÖVERTRÄFFAT (I FRÅGA OM PRESTANDA) ANDRA TEKNIKER AV SAMMA OMFATTNING OCH ANVÄNDS IDAG AV DE FLESTA TILLÄMPNINGAR I SYN PÅ DATOR, INKLUSIVE UPPTÄCKT AV ”ALLVARLIGHET”, UPPTÄCKT AV OBJEKT, VISUELL SPÅRNING, BILDBEHANDLING OCH AUTOMATISERING AV PROCESSEN FÖR ATT BESKRIVA BILDENS INNEHÅLL. Den EXIT som uppnåtts av PROFUND NEURONAL nätverk beror på förekomsten av mycket stora databaser och utvecklingen av nya GPUS nödvändigheter för processen med grundläggande data._x000D__x000D_ Multitasking gripande (MTL – BY YOUR SIGLAS I ENGLISH) det är en mycket bra teknik som har etablerats av den SCIENTIFIC COMMUNITY OF AUTOMATIC LEARNING. DENNA TEKNIK OMFATTAR FLERA UPPGIFTER PÅ ETT GEMENSAMT SÄTT I SYFTE ATT DRA NYTTA AV DE LIKHETER SOM DE DELAR. SOM ETT RESULTAT KAN EN FÖRBÄTTRING AV PRESTANDA UPPNÅS ÄN OM VARJE UPPGIFT BEAKTADES SEPARAT. DIN ANSÖKAN ÄR LÄMPLIG FÖR ALLA PROBLEM DÄR DET FINNS ETT ANTAL RELATERADE UPPGIFTER ATT LÄRA SIG OCH/ELLER NÄR DET FINNS EN LITEN DATASET FÖR ATT KUNNA LÄRA SIG EN VISS UPPGIFT. MTL initierades av människans förmåga att förbättra en domstols gripande om den genomförs på ett sätt som är kopplat till andra territorier som samtidigt har kopplats till ett individuellt sätt._x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_ x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D_x000D__x000D__x000D__x000D_x000D_x000D_x000D_x000D__x000D_x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_ är att proponera och STUDY en teorisk ram som en GEMUNITY INCLUDING TWO CONCEPTS: DJUPT LÄRANDE OCH MTL. INITIATIVET TILL DETTA PROJEKT BYGGER PÅ ATT DET FINNS LOVANDE INLEDANDE RESULTAT I DENNA RIKTNING. VÅR ARBETSHYPOTES ÄR: DJUPA NEURALA NÄTVERK KAN DRA NYTTA AV INLÄRNINGSSTRATEGIN FÖR MULTITASKING, DVS. FLERFUNKTIONSUTBILDADE NÄTVERK ÖKAR DERAS PRESTANDA JÄMFÖRT MED NÄTVERK MED EN ENDA UPPGIFT. DESSUTOM KAN MULTITASKING LÄRANDE VARA MYCKET ANVÄNDBART NÄR DATAUPPSÄTTNINGEN FÖR EN UPPGIFT INTE ÄR TILLRÄCKLIGT STOR. I DETTA FALL KOMPENSERAS AVSAKNADEN AV UPPGIFTER I EN UPPGIFT AV UPPGIFTERNA FÖR DE ANDRA ÅTERSTÅENDE UPPGIFTERNA. AV DENNA ANLEDNING HAR VI FÖR AVSIKT ATT I DETALJ STUDERA DEN DJUPA MULTITASK LEARNING (DMTL) SOM EN DEL AV DETTA PROJEKT. VI HAR FÖR AVSIKT ATT DEFINIERA EN ALLMÄN RAM FÖR UTFORMNINGEN AV DMTL-ARKITEKTURER OCH OPTIMALA STRATEGIER FÖR DERAS UTBILDNING. DESSUTOM KOMMER EFFEKTEN AV DEKOMPENSERADE DATASET ATT LÄRA SIG DMTL-NÄTVERK ATT STUDERAS. NÄRMARE BESTÄMT KOMMER DMTL-NÄT ATT TILLÄMPAS PÅ FLERA TILLÄMPNINGAR, INKLUSIVE OBJEKTDETEKTERING, KLASSIFICERING AV SCENER, UPPTÄCKT AV ”ALLVARLIGHET”, AUTOMATISERING AV PROCESSEN FÖR BESKRIVNING AV BILDENS INNEHÅLL OCH VISUELL ÖVERVAKNING (FORSKNINGSTEMAN SOM LAMPGRUPPEN REDAN ÄR INVOLVERAD I MEN SOM NU KOMMER ATT BEAKTAS MED AVSEENDE PÅ EN ENDA UPPGIFT). (Swedish) / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / summary: DJUPINLÄRNING (”DJUPT LÄRANDE”) HAR BLIVIT DEN TEKNIK SOM ÄR LIKVÄRDIG MED SPETSKOMPETENS INOM OMRÅDET AUTOMATISKT LÄRANDE SOM TILLÄMPAS PÅ DATORSEENDE. BASERAT PÅ DESS FRAMGÅNG I KLASSIFICERINGEN AV BILDER HAR DJUPINLÄRNING ÖVERTRÄFFAT (I FRÅGA OM PRESTANDA) ANDRA TEKNIKER AV SAMMA OMFATTNING OCH ANVÄNDS IDAG AV DE FLESTA TILLÄMPNINGAR I SYN PÅ DATOR, INKLUSIVE UPPTÄCKT AV ”ALLVARLIGHET”, UPPTÄCKT AV OBJEKT, VISUELL SPÅRNING, BILDBEHANDLING OCH AUTOMATISERING AV PROCESSEN FÖR ATT BESKRIVA BILDENS INNEHÅLL. Den EXIT som uppnåtts av PROFUND NEURONAL nätverk beror på förekomsten av mycket stora databaser och utvecklingen av nya GPUS nödvändigheter för processen med grundläggande data._x000D__x000D_ Multitasking gripande (MTL – BY YOUR SIGLAS I ENGLISH) det är en mycket bra teknik som har etablerats av den SCIENTIFIC COMMUNITY OF AUTOMATIC LEARNING. DENNA TEKNIK OMFATTAR FLERA UPPGIFTER PÅ ETT GEMENSAMT SÄTT I SYFTE ATT DRA NYTTA AV DE LIKHETER SOM DE DELAR. SOM ETT RESULTAT KAN EN FÖRBÄTTRING AV PRESTANDA UPPNÅS ÄN OM VARJE UPPGIFT BEAKTADES SEPARAT. DIN ANSÖKAN ÄR LÄMPLIG FÖR ALLA PROBLEM DÄR DET FINNS ETT ANTAL RELATERADE UPPGIFTER ATT LÄRA SIG OCH/ELLER NÄR DET FINNS EN LITEN DATASET FÖR ATT KUNNA LÄRA SIG EN VISS UPPGIFT. MTL initierades av människans förmåga att förbättra en domstols gripande om den genomförs på ett sätt som är kopplat till andra territorier som samtidigt har kopplats till ett individuellt sätt._x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_ x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D_x000D__x000D__x000D__x000D_x000D_x000D_x000D_x000D__x000D_x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_ är att proponera och STUDY en teorisk ram som en GEMUNITY INCLUDING TWO CONCEPTS: DJUPT LÄRANDE OCH MTL. INITIATIVET TILL DETTA PROJEKT BYGGER PÅ ATT DET FINNS LOVANDE INLEDANDE RESULTAT I DENNA RIKTNING. VÅR ARBETSHYPOTES ÄR: DJUPA NEURALA NÄTVERK KAN DRA NYTTA AV INLÄRNINGSSTRATEGIN FÖR MULTITASKING, DVS. FLERFUNKTIONSUTBILDADE NÄTVERK ÖKAR DERAS PRESTANDA JÄMFÖRT MED NÄTVERK MED EN ENDA UPPGIFT. DESSUTOM KAN MULTITASKING LÄRANDE VARA MYCKET ANVÄNDBART NÄR DATAUPPSÄTTNINGEN FÖR EN UPPGIFT INTE ÄR TILLRÄCKLIGT STOR. I DETTA FALL KOMPENSERAS AVSAKNADEN AV UPPGIFTER I EN UPPGIFT AV UPPGIFTERNA FÖR DE ANDRA ÅTERSTÅENDE UPPGIFTERNA. AV DENNA ANLEDNING HAR VI FÖR AVSIKT ATT I DETALJ STUDERA DEN DJUPA MULTITASK LEARNING (DMTL) SOM EN DEL AV DETTA PROJEKT. VI HAR FÖR AVSIKT ATT DEFINIERA EN ALLMÄN RAM FÖR UTFORMNINGEN AV DMTL-ARKITEKTURER OCH OPTIMALA STRATEGIER FÖR DERAS UTBILDNING. DESSUTOM KOMMER EFFEKTEN AV DEKOMPENSERADE DATASET ATT LÄRA SIG DMTL-NÄTVERK ATT STUDERAS. NÄRMARE BESTÄMT KOMMER DMTL-NÄT ATT TILLÄMPAS PÅ FLERA TILLÄMPNINGAR, INKLUSIVE OBJEKTDETEKTERING, KLASSIFICERING AV SCENER, UPPTÄCKT AV ”ALLVARLIGHET”, AUTOMATISERING AV PROCESSEN FÖR BESKRIVNING AV BILDENS INNEHÅLL OCH VISUELL ÖVERVAKNING (FORSKNINGSTEMAN SOM LAMPGRUPPEN REDAN ÄR INVOLVERAD I MEN SOM NU KOMMER ATT BEAKTAS MED AVSEENDE PÅ EN ENDA UPPGIFT). (Swedish) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 18 August 2022
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
ÎNVĂȚAREA PROFUNDĂ („ÎNVĂȚARE PROFUNDĂ”) A DEVENIT TEHNICA PRIN EXCELENȚĂ ÎN DOMENIUL ÎNVĂȚĂRII AUTOMATE APLICATE VIZIUNII COMPUTERULUI. PE BAZA SUCCESULUI SĂU ÎN CLASIFICAREA IMAGINILOR, ÎNVĂȚAREA PROFUNDĂ A DEPĂȘIT (ÎN CEEA CE PRIVEȘTE PERFORMANȚA) ALTE TEHNICI CU ACELAȘI DOMENIU DE APLICARE ȘI ESTE UTILIZATĂ ÎN PREZENT DE MAJORITATEA APLICAȚIILOR VIZUALE PE CALCULATOR, INCLUSIV DETECTAREA „SALIENȚEI”, DETECTAREA OBIECTELOR, URMĂRIREA VIZUALĂ, PROCESAREA IMAGINILOR ȘI AUTOMATIZAREA PROCESULUI DE DESCRIERE A CONȚINUTULUI IMAGINII. EXIT realizat de rețelele NEURONAL PROFUND se datorează existenței unor baze de date foarte mari și dezvoltării de noi necesități GPUS pentru procesul de date de bază._x000D__x000D_x000D_The multitasking apprehending (MTL – BY YOUR SIGLAS IN ENGLISH) este o tehnică foarte bună care a fost stabilită de COMUNITATEA SCIENTIFICĂ DE LEARNING AUTOMATIC. ACEASTĂ TEHNICĂ ARE ÎN VEDERE MAI MULTE SARCINI ÎN COMUN, CU SCOPUL DE A PROFITA DE ASEMĂNĂRILE PE CARE LE ÎMPĂRTĂȘESC. PRIN URMARE, SE POATE REALIZA O ÎMBUNĂTĂȚIRE A PERFORMANȚEI DECÂT ÎN CAZUL ÎN CARE FIECARE SARCINĂ AR FI LUATĂ ÎN CONSIDERARE SEPARAT. APLICAȚIA DUMNEAVOASTRĂ ESTE POTRIVITĂ PENTRU ORICE PROBLEMĂ ÎN CAZUL ÎN CARE EXISTĂ O SERIE DE SARCINI CONEXE PENTRU A ÎNVĂȚA ȘI/SAU ATUNCI CÂND EXISTĂ UN SET MIC DE DATE PENTRU A PUTEA ÎNVĂȚA O ANUMITĂ SARCINĂ. MTL a fost inițiat de capacitatea ființei umane de a îmbunătăți procesul de reținere a unei instanțe dacă acesta este efectuat într-un mod care este legat de alte teritorii care au fost legate, în același timp cu același timp, de un mod individual._x000D_ _x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D_x000D__xECTIVUL THIS MEMORY este de a Proponer ȘI STUDY Un cadru teoric ca o COMUNITATE INCLUSIVĂ ACEST LUCRU CONCEPTURI: ÎNVĂȚARE PROFUNDĂ ȘI MTL. INIȚIATIVA ACESTUI PROIECT SE BAZEAZĂ PE EXISTENȚA UNOR REZULTATE INIȚIALE PROMIȚĂTOARE ÎN ACEASTĂ DIRECȚIE. IPOTEZA NOASTRĂ DE LUCRU ESTE: REȚELELE NEURONALE PROFUNDE POT BENEFICIA DE STRATEGIA DE ÎNVĂȚARE MULTITASKING, I.E. REȚELELE FORMATE ÎN MAI MULTE SARCINI ÎȘI SPORESC PERFORMANȚA ÎN COMPARAȚIE CU REȚELELE CU O SINGURĂ SARCINĂ. ÎN PLUS, ÎNVĂȚAREA MULTITASKING POATE FI FOARTE UTILĂ ATUNCI CÂND SETUL DE DATE PENTRU O SARCINĂ NU ESTE SUFICIENT DE MARE. ÎN ACEST CAZ, ABSENȚA DATELOR ÎNTR-O SARCINĂ ESTE COMPENSATĂ DE DATELE CELORLALTE SARCINI RĂMASE. DIN ACEST MOTIV, INTENȚIONĂM SĂ STUDIEM ÎN DETALIU ÎNVĂȚAREA MULTITASK PROFUNDĂ (DMTL) CA PARTE A ACESTUI PROIECT. INTENȚIONĂM SĂ DEFINIM UN CADRU GENERAL PENTRU PROIECTAREA ARHITECTURILOR DMTL ȘI STRATEGII OPTIME PENTRU INSTRUIREA ACESTORA. ÎN PLUS, VA FI STUDIAT EFECTUL SETURILOR DE DATE DECOMPENSATE DE A ÎNVĂȚA REȚELELE DMTL. ÎN MOD SPECIFIC, REȚELELE DMTL VOR FI APLICATE MAI MULTOR APLICAȚII, INCLUSIV DETECTAREA OBIECTELOR, CLASIFICAREA SCENELOR, DETECTAREA „SALIENȚEI”, AUTOMATIZAREA PROCESULUI DE DESCRIERE A CONȚINUTULUI IMAGINII ȘI MONITORIZAREA VIZUALĂ (TEMELE DE CERCETARE ÎN CARE GRUPUL LĂMPII ESTE DEJA IMPLICAT, DAR CARE VOR FI LUATE ÎN CONSIDERARE ÎN PREZENT DIN PUNCTUL DE VEDERE AL UNEI SINGURE SARCINI). (Romanian) | |||||||||||||||
| Property / summary: ÎNVĂȚAREA PROFUNDĂ („ÎNVĂȚARE PROFUNDĂ”) A DEVENIT TEHNICA PRIN EXCELENȚĂ ÎN DOMENIUL ÎNVĂȚĂRII AUTOMATE APLICATE VIZIUNII COMPUTERULUI. PE BAZA SUCCESULUI SĂU ÎN CLASIFICAREA IMAGINILOR, ÎNVĂȚAREA PROFUNDĂ A DEPĂȘIT (ÎN CEEA CE PRIVEȘTE PERFORMANȚA) ALTE TEHNICI CU ACELAȘI DOMENIU DE APLICARE ȘI ESTE UTILIZATĂ ÎN PREZENT DE MAJORITATEA APLICAȚIILOR VIZUALE PE CALCULATOR, INCLUSIV DETECTAREA „SALIENȚEI”, DETECTAREA OBIECTELOR, URMĂRIREA VIZUALĂ, PROCESAREA IMAGINILOR ȘI AUTOMATIZAREA PROCESULUI DE DESCRIERE A CONȚINUTULUI IMAGINII. EXIT realizat de rețelele NEURONAL PROFUND se datorează existenței unor baze de date foarte mari și dezvoltării de noi necesități GPUS pentru procesul de date de bază._x000D__x000D_x000D_The multitasking apprehending (MTL – BY YOUR SIGLAS IN ENGLISH) este o tehnică foarte bună care a fost stabilită de COMUNITATEA SCIENTIFICĂ DE LEARNING AUTOMATIC. ACEASTĂ TEHNICĂ ARE ÎN VEDERE MAI MULTE SARCINI ÎN COMUN, CU SCOPUL DE A PROFITA DE ASEMĂNĂRILE PE CARE LE ÎMPĂRTĂȘESC. PRIN URMARE, SE POATE REALIZA O ÎMBUNĂTĂȚIRE A PERFORMANȚEI DECÂT ÎN CAZUL ÎN CARE FIECARE SARCINĂ AR FI LUATĂ ÎN CONSIDERARE SEPARAT. APLICAȚIA DUMNEAVOASTRĂ ESTE POTRIVITĂ PENTRU ORICE PROBLEMĂ ÎN CAZUL ÎN CARE EXISTĂ O SERIE DE SARCINI CONEXE PENTRU A ÎNVĂȚA ȘI/SAU ATUNCI CÂND EXISTĂ UN SET MIC DE DATE PENTRU A PUTEA ÎNVĂȚA O ANUMITĂ SARCINĂ. MTL a fost inițiat de capacitatea ființei umane de a îmbunătăți procesul de reținere a unei instanțe dacă acesta este efectuat într-un mod care este legat de alte teritorii care au fost legate, în același timp cu același timp, de un mod individual._x000D_ _x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D_x000D__xECTIVUL THIS MEMORY este de a Proponer ȘI STUDY Un cadru teoric ca o COMUNITATE INCLUSIVĂ ACEST LUCRU CONCEPTURI: ÎNVĂȚARE PROFUNDĂ ȘI MTL. INIȚIATIVA ACESTUI PROIECT SE BAZEAZĂ PE EXISTENȚA UNOR REZULTATE INIȚIALE PROMIȚĂTOARE ÎN ACEASTĂ DIRECȚIE. IPOTEZA NOASTRĂ DE LUCRU ESTE: REȚELELE NEURONALE PROFUNDE POT BENEFICIA DE STRATEGIA DE ÎNVĂȚARE MULTITASKING, I.E. REȚELELE FORMATE ÎN MAI MULTE SARCINI ÎȘI SPORESC PERFORMANȚA ÎN COMPARAȚIE CU REȚELELE CU O SINGURĂ SARCINĂ. ÎN PLUS, ÎNVĂȚAREA MULTITASKING POATE FI FOARTE UTILĂ ATUNCI CÂND SETUL DE DATE PENTRU O SARCINĂ NU ESTE SUFICIENT DE MARE. ÎN ACEST CAZ, ABSENȚA DATELOR ÎNTR-O SARCINĂ ESTE COMPENSATĂ DE DATELE CELORLALTE SARCINI RĂMASE. DIN ACEST MOTIV, INTENȚIONĂM SĂ STUDIEM ÎN DETALIU ÎNVĂȚAREA MULTITASK PROFUNDĂ (DMTL) CA PARTE A ACESTUI PROIECT. INTENȚIONĂM SĂ DEFINIM UN CADRU GENERAL PENTRU PROIECTAREA ARHITECTURILOR DMTL ȘI STRATEGII OPTIME PENTRU INSTRUIREA ACESTORA. ÎN PLUS, VA FI STUDIAT EFECTUL SETURILOR DE DATE DECOMPENSATE DE A ÎNVĂȚA REȚELELE DMTL. ÎN MOD SPECIFIC, REȚELELE DMTL VOR FI APLICATE MAI MULTOR APLICAȚII, INCLUSIV DETECTAREA OBIECTELOR, CLASIFICAREA SCENELOR, DETECTAREA „SALIENȚEI”, AUTOMATIZAREA PROCESULUI DE DESCRIERE A CONȚINUTULUI IMAGINII ȘI MONITORIZAREA VIZUALĂ (TEMELE DE CERCETARE ÎN CARE GRUPUL LĂMPII ESTE DEJA IMPLICAT, DAR CARE VOR FI LUATE ÎN CONSIDERARE ÎN PREZENT DIN PUNCTUL DE VEDERE AL UNEI SINGURE SARCINI). (Romanian) / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / summary: ÎNVĂȚAREA PROFUNDĂ („ÎNVĂȚARE PROFUNDĂ”) A DEVENIT TEHNICA PRIN EXCELENȚĂ ÎN DOMENIUL ÎNVĂȚĂRII AUTOMATE APLICATE VIZIUNII COMPUTERULUI. PE BAZA SUCCESULUI SĂU ÎN CLASIFICAREA IMAGINILOR, ÎNVĂȚAREA PROFUNDĂ A DEPĂȘIT (ÎN CEEA CE PRIVEȘTE PERFORMANȚA) ALTE TEHNICI CU ACELAȘI DOMENIU DE APLICARE ȘI ESTE UTILIZATĂ ÎN PREZENT DE MAJORITATEA APLICAȚIILOR VIZUALE PE CALCULATOR, INCLUSIV DETECTAREA „SALIENȚEI”, DETECTAREA OBIECTELOR, URMĂRIREA VIZUALĂ, PROCESAREA IMAGINILOR ȘI AUTOMATIZAREA PROCESULUI DE DESCRIERE A CONȚINUTULUI IMAGINII. EXIT realizat de rețelele NEURONAL PROFUND se datorează existenței unor baze de date foarte mari și dezvoltării de noi necesități GPUS pentru procesul de date de bază._x000D__x000D_x000D_The multitasking apprehending (MTL – BY YOUR SIGLAS IN ENGLISH) este o tehnică foarte bună care a fost stabilită de COMUNITATEA SCIENTIFICĂ DE LEARNING AUTOMATIC. ACEASTĂ TEHNICĂ ARE ÎN VEDERE MAI MULTE SARCINI ÎN COMUN, CU SCOPUL DE A PROFITA DE ASEMĂNĂRILE PE CARE LE ÎMPĂRTĂȘESC. PRIN URMARE, SE POATE REALIZA O ÎMBUNĂTĂȚIRE A PERFORMANȚEI DECÂT ÎN CAZUL ÎN CARE FIECARE SARCINĂ AR FI LUATĂ ÎN CONSIDERARE SEPARAT. APLICAȚIA DUMNEAVOASTRĂ ESTE POTRIVITĂ PENTRU ORICE PROBLEMĂ ÎN CAZUL ÎN CARE EXISTĂ O SERIE DE SARCINI CONEXE PENTRU A ÎNVĂȚA ȘI/SAU ATUNCI CÂND EXISTĂ UN SET MIC DE DATE PENTRU A PUTEA ÎNVĂȚA O ANUMITĂ SARCINĂ. MTL a fost inițiat de capacitatea ființei umane de a îmbunătăți procesul de reținere a unei instanțe dacă acesta este efectuat într-un mod care este legat de alte teritorii care au fost legate, în același timp cu același timp, de un mod individual._x000D_ _x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D_x000D__xECTIVUL THIS MEMORY este de a Proponer ȘI STUDY Un cadru teoric ca o COMUNITATE INCLUSIVĂ ACEST LUCRU CONCEPTURI: ÎNVĂȚARE PROFUNDĂ ȘI MTL. INIȚIATIVA ACESTUI PROIECT SE BAZEAZĂ PE EXISTENȚA UNOR REZULTATE INIȚIALE PROMIȚĂTOARE ÎN ACEASTĂ DIRECȚIE. IPOTEZA NOASTRĂ DE LUCRU ESTE: REȚELELE NEURONALE PROFUNDE POT BENEFICIA DE STRATEGIA DE ÎNVĂȚARE MULTITASKING, I.E. REȚELELE FORMATE ÎN MAI MULTE SARCINI ÎȘI SPORESC PERFORMANȚA ÎN COMPARAȚIE CU REȚELELE CU O SINGURĂ SARCINĂ. ÎN PLUS, ÎNVĂȚAREA MULTITASKING POATE FI FOARTE UTILĂ ATUNCI CÂND SETUL DE DATE PENTRU O SARCINĂ NU ESTE SUFICIENT DE MARE. ÎN ACEST CAZ, ABSENȚA DATELOR ÎNTR-O SARCINĂ ESTE COMPENSATĂ DE DATELE CELORLALTE SARCINI RĂMASE. DIN ACEST MOTIV, INTENȚIONĂM SĂ STUDIEM ÎN DETALIU ÎNVĂȚAREA MULTITASK PROFUNDĂ (DMTL) CA PARTE A ACESTUI PROIECT. INTENȚIONĂM SĂ DEFINIM UN CADRU GENERAL PENTRU PROIECTAREA ARHITECTURILOR DMTL ȘI STRATEGII OPTIME PENTRU INSTRUIREA ACESTORA. ÎN PLUS, VA FI STUDIAT EFECTUL SETURILOR DE DATE DECOMPENSATE DE A ÎNVĂȚA REȚELELE DMTL. ÎN MOD SPECIFIC, REȚELELE DMTL VOR FI APLICATE MAI MULTOR APLICAȚII, INCLUSIV DETECTAREA OBIECTELOR, CLASIFICAREA SCENELOR, DETECTAREA „SALIENȚEI”, AUTOMATIZAREA PROCESULUI DE DESCRIERE A CONȚINUTULUI IMAGINII ȘI MONITORIZAREA VIZUALĂ (TEMELE DE CERCETARE ÎN CARE GRUPUL LĂMPII ESTE DEJA IMPLICAT, DAR CARE VOR FI LUATE ÎN CONSIDERARE ÎN PREZENT DIN PUNCTUL DE VEDERE AL UNEI SINGURE SARCINI). (Romanian) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 18 August 2022
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
GLOBOKO UČENJE („GLOBOKO UČENJE“) JE POSTALO TEHNIKA PAR EXCELLENCE NA PODROČJU SAMODEJNEGA UČENJA, KI SE UPORABLJA ZA RAČUNALNIŠKI VID. GLOBOKO UČENJE JE NA PODLAGI SVOJEGA USPEHA PRI RAZVRŠČANJU PODOB PRESEGLO (GLEDE UČINKOVITOSTI) DRUGE TEHNIKE ISTEGA OBSEGA IN GA DANES VEČINA APLIKACIJ UPORABLJA V VIZIJI PREK RAČUNALNIKA, VKLJUČNO Z ODKRIVANJEM „SALIENCE“, ODKRIVANJEM PREDMETOV, VIZUALNIM SLEDENJEM, OBDELAVO SLIK IN AVTOMATIZACIJO POSTOPKA OPISOVANJA VSEBINE SLIKE. EXIT, ki so ga dosegla omrežja PROFUND NEURONAL, je posledica obstoja zelo velikih podatkovnih baz in razvoja novih potreb GPUS za proces osnovnih podatkov._x000D__x000D_ Večopravilna prijetja (MTL – Z VAŠANIH SIGLAS IN ENGLISH) je zelo dobra tehnika, ki jo je vzpostavila SCIENTIFIC COMMUNITY OF AUTOMATIC LEARNING. TA TEHNIKA PREDVIDEVA VEČ NALOG NA SKUPEN NAČIN, DA BI IZKORISTILI PODOBNOSTI, KI SI JIH DELIJO. ZATO JE MOGOČE DOSEČI IZBOLJŠANJE USPEŠNOSTI, KOT ČE BI SE VSAKA NALOGA OBRAVNAVALA LOČENO. VAŠA APLIKACIJA JE PRIMERNA ZA VSE TEŽAVE, PRI KATERIH SE JE TREBA NAUČITI VEČ POVEZANIH NALOG IN/ALI KADAR OBSTAJA MAJHEN NABOR PODATKOV, KI SE LAHKO NAUČI DOLOČENE NALOGE. MTL se je začel z zmožnostjo človeka, da izboljša postopek prijetja sodišča, če se izvaja na način, ki je povezan z drugimi ozemlji, ki so bila hkrati povezana z individualnim načinom._x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000Dx000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005F OBJEKTIVA TEGA MEMORY je predlagatelj in STUDIJA Teoretični FRAMEWORK kot SKUPNOST VKLJUČUJE DRUGIH KONCEPTS: GLOBOKO UČENJE IN MTL. POBUDA TEGA PROJEKTA TEMELJI NA OBETAVNIH ZAČETNIH REZULTATIH V TEJ SMERI. NAŠA DELOVNA HIPOTEZA JE: GLOBOKE NEVRONSKE MREŽE LAHKO IZKORISTIJO VEČOPRAVILNO UČNO STRATEGIJO, I.E. OMREŽJA, KI SE USPOSABLJAJO ZA VEČ NALOG, POVEČUJEJO SVOJO USPEŠNOST V PRIMERJAVI Z OMREŽJI, KI SE USPOSABLJAJO Z ENOJNIMI NALOGAMI. POLEG TEGA JE UČENJE VEČOPRAVILNOSTI LAHKO ZELO KORISTNO, ČE PODATKOVNI NIZ ZA NALOGO NI DOVOLJ VELIK. V TEM PRIMERU SE ODSOTNOST PODATKOV PRI ENI NALOGI NADOMESTI S PODATKI DRUGIH PREOSTALIH NALOG. ZATO NAMERAVAMO V OKVIRU TEGA PROJEKTA PODROBNO PREUČITI GLOBOKO UČENJE Z VEČ NALOGAMI (DMTL). OPREDELITI NAMERAVAMO SPLOŠNI OKVIR ZA OBLIKOVANJE DMTL ARHITEKTUR IN OPTIMALNE STRATEGIJE ZA NJIHOVO USPOSABLJANJE. POLEG TEGA BO PREUČEN UČINEK DEKOMPENZIRANIH PODATKOVNIH NIZOV ZA UČENJE OMREŽIJ DMTL. NATANČNEJE, OMREŽJA DMTL SE BODO UPORABLJALA ZA VEČ APLIKACIJ, VKLJUČNO Z ZAZNAVANJEM OBJEKTOV, RAZVRŠČANJEM PRIZOROV, ODKRIVANJEM „SALIANCE“, AVTOMATIZACIJO POSTOPKA OPISOVANJA VSEBINE SLIKE IN VIZUALNIM SPREMLJANJEM (RAZISKOVALNE TEME, V KATERE JE SKUPINA SVETILK ŽE VKLJUČENA, VENDAR BODO ZDAJ OBRAVNAVANE Z VIDIKA ENE SAME NALOGE). (Slovenian) | |||||||||||||||
| Property / summary: GLOBOKO UČENJE („GLOBOKO UČENJE“) JE POSTALO TEHNIKA PAR EXCELLENCE NA PODROČJU SAMODEJNEGA UČENJA, KI SE UPORABLJA ZA RAČUNALNIŠKI VID. GLOBOKO UČENJE JE NA PODLAGI SVOJEGA USPEHA PRI RAZVRŠČANJU PODOB PRESEGLO (GLEDE UČINKOVITOSTI) DRUGE TEHNIKE ISTEGA OBSEGA IN GA DANES VEČINA APLIKACIJ UPORABLJA V VIZIJI PREK RAČUNALNIKA, VKLJUČNO Z ODKRIVANJEM „SALIENCE“, ODKRIVANJEM PREDMETOV, VIZUALNIM SLEDENJEM, OBDELAVO SLIK IN AVTOMATIZACIJO POSTOPKA OPISOVANJA VSEBINE SLIKE. EXIT, ki so ga dosegla omrežja PROFUND NEURONAL, je posledica obstoja zelo velikih podatkovnih baz in razvoja novih potreb GPUS za proces osnovnih podatkov._x000D__x000D_ Večopravilna prijetja (MTL – Z VAŠANIH SIGLAS IN ENGLISH) je zelo dobra tehnika, ki jo je vzpostavila SCIENTIFIC COMMUNITY OF AUTOMATIC LEARNING. TA TEHNIKA PREDVIDEVA VEČ NALOG NA SKUPEN NAČIN, DA BI IZKORISTILI PODOBNOSTI, KI SI JIH DELIJO. ZATO JE MOGOČE DOSEČI IZBOLJŠANJE USPEŠNOSTI, KOT ČE BI SE VSAKA NALOGA OBRAVNAVALA LOČENO. VAŠA APLIKACIJA JE PRIMERNA ZA VSE TEŽAVE, PRI KATERIH SE JE TREBA NAUČITI VEČ POVEZANIH NALOG IN/ALI KADAR OBSTAJA MAJHEN NABOR PODATKOV, KI SE LAHKO NAUČI DOLOČENE NALOGE. MTL se je začel z zmožnostjo človeka, da izboljša postopek prijetja sodišča, če se izvaja na način, ki je povezan z drugimi ozemlji, ki so bila hkrati povezana z individualnim načinom._x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000Dx000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005F OBJEKTIVA TEGA MEMORY je predlagatelj in STUDIJA Teoretični FRAMEWORK kot SKUPNOST VKLJUČUJE DRUGIH KONCEPTS: GLOBOKO UČENJE IN MTL. POBUDA TEGA PROJEKTA TEMELJI NA OBETAVNIH ZAČETNIH REZULTATIH V TEJ SMERI. NAŠA DELOVNA HIPOTEZA JE: GLOBOKE NEVRONSKE MREŽE LAHKO IZKORISTIJO VEČOPRAVILNO UČNO STRATEGIJO, I.E. OMREŽJA, KI SE USPOSABLJAJO ZA VEČ NALOG, POVEČUJEJO SVOJO USPEŠNOST V PRIMERJAVI Z OMREŽJI, KI SE USPOSABLJAJO Z ENOJNIMI NALOGAMI. POLEG TEGA JE UČENJE VEČOPRAVILNOSTI LAHKO ZELO KORISTNO, ČE PODATKOVNI NIZ ZA NALOGO NI DOVOLJ VELIK. V TEM PRIMERU SE ODSOTNOST PODATKOV PRI ENI NALOGI NADOMESTI S PODATKI DRUGIH PREOSTALIH NALOG. ZATO NAMERAVAMO V OKVIRU TEGA PROJEKTA PODROBNO PREUČITI GLOBOKO UČENJE Z VEČ NALOGAMI (DMTL). OPREDELITI NAMERAVAMO SPLOŠNI OKVIR ZA OBLIKOVANJE DMTL ARHITEKTUR IN OPTIMALNE STRATEGIJE ZA NJIHOVO USPOSABLJANJE. POLEG TEGA BO PREUČEN UČINEK DEKOMPENZIRANIH PODATKOVNIH NIZOV ZA UČENJE OMREŽIJ DMTL. NATANČNEJE, OMREŽJA DMTL SE BODO UPORABLJALA ZA VEČ APLIKACIJ, VKLJUČNO Z ZAZNAVANJEM OBJEKTOV, RAZVRŠČANJEM PRIZOROV, ODKRIVANJEM „SALIANCE“, AVTOMATIZACIJO POSTOPKA OPISOVANJA VSEBINE SLIKE IN VIZUALNIM SPREMLJANJEM (RAZISKOVALNE TEME, V KATERE JE SKUPINA SVETILK ŽE VKLJUČENA, VENDAR BODO ZDAJ OBRAVNAVANE Z VIDIKA ENE SAME NALOGE). (Slovenian) / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / summary: GLOBOKO UČENJE („GLOBOKO UČENJE“) JE POSTALO TEHNIKA PAR EXCELLENCE NA PODROČJU SAMODEJNEGA UČENJA, KI SE UPORABLJA ZA RAČUNALNIŠKI VID. GLOBOKO UČENJE JE NA PODLAGI SVOJEGA USPEHA PRI RAZVRŠČANJU PODOB PRESEGLO (GLEDE UČINKOVITOSTI) DRUGE TEHNIKE ISTEGA OBSEGA IN GA DANES VEČINA APLIKACIJ UPORABLJA V VIZIJI PREK RAČUNALNIKA, VKLJUČNO Z ODKRIVANJEM „SALIENCE“, ODKRIVANJEM PREDMETOV, VIZUALNIM SLEDENJEM, OBDELAVO SLIK IN AVTOMATIZACIJO POSTOPKA OPISOVANJA VSEBINE SLIKE. EXIT, ki so ga dosegla omrežja PROFUND NEURONAL, je posledica obstoja zelo velikih podatkovnih baz in razvoja novih potreb GPUS za proces osnovnih podatkov._x000D__x000D_ Večopravilna prijetja (MTL – Z VAŠANIH SIGLAS IN ENGLISH) je zelo dobra tehnika, ki jo je vzpostavila SCIENTIFIC COMMUNITY OF AUTOMATIC LEARNING. TA TEHNIKA PREDVIDEVA VEČ NALOG NA SKUPEN NAČIN, DA BI IZKORISTILI PODOBNOSTI, KI SI JIH DELIJO. ZATO JE MOGOČE DOSEČI IZBOLJŠANJE USPEŠNOSTI, KOT ČE BI SE VSAKA NALOGA OBRAVNAVALA LOČENO. VAŠA APLIKACIJA JE PRIMERNA ZA VSE TEŽAVE, PRI KATERIH SE JE TREBA NAUČITI VEČ POVEZANIH NALOG IN/ALI KADAR OBSTAJA MAJHEN NABOR PODATKOV, KI SE LAHKO NAUČI DOLOČENE NALOGE. MTL se je začel z zmožnostjo človeka, da izboljša postopek prijetja sodišča, če se izvaja na način, ki je povezan z drugimi ozemlji, ki so bila hkrati povezana z individualnim načinom._x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000Dx000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005F OBJEKTIVA TEGA MEMORY je predlagatelj in STUDIJA Teoretični FRAMEWORK kot SKUPNOST VKLJUČUJE DRUGIH KONCEPTS: GLOBOKO UČENJE IN MTL. POBUDA TEGA PROJEKTA TEMELJI NA OBETAVNIH ZAČETNIH REZULTATIH V TEJ SMERI. NAŠA DELOVNA HIPOTEZA JE: GLOBOKE NEVRONSKE MREŽE LAHKO IZKORISTIJO VEČOPRAVILNO UČNO STRATEGIJO, I.E. OMREŽJA, KI SE USPOSABLJAJO ZA VEČ NALOG, POVEČUJEJO SVOJO USPEŠNOST V PRIMERJAVI Z OMREŽJI, KI SE USPOSABLJAJO Z ENOJNIMI NALOGAMI. POLEG TEGA JE UČENJE VEČOPRAVILNOSTI LAHKO ZELO KORISTNO, ČE PODATKOVNI NIZ ZA NALOGO NI DOVOLJ VELIK. V TEM PRIMERU SE ODSOTNOST PODATKOV PRI ENI NALOGI NADOMESTI S PODATKI DRUGIH PREOSTALIH NALOG. ZATO NAMERAVAMO V OKVIRU TEGA PROJEKTA PODROBNO PREUČITI GLOBOKO UČENJE Z VEČ NALOGAMI (DMTL). OPREDELITI NAMERAVAMO SPLOŠNI OKVIR ZA OBLIKOVANJE DMTL ARHITEKTUR IN OPTIMALNE STRATEGIJE ZA NJIHOVO USPOSABLJANJE. POLEG TEGA BO PREUČEN UČINEK DEKOMPENZIRANIH PODATKOVNIH NIZOV ZA UČENJE OMREŽIJ DMTL. NATANČNEJE, OMREŽJA DMTL SE BODO UPORABLJALA ZA VEČ APLIKACIJ, VKLJUČNO Z ZAZNAVANJEM OBJEKTOV, RAZVRŠČANJEM PRIZOROV, ODKRIVANJEM „SALIANCE“, AVTOMATIZACIJO POSTOPKA OPISOVANJA VSEBINE SLIKE IN VIZUALNIM SPREMLJANJEM (RAZISKOVALNE TEME, V KATERE JE SKUPINA SVETILK ŽE VKLJUČENA, VENDAR BODO ZDAJ OBRAVNAVANE Z VIDIKA ENE SAME NALOGE). (Slovenian) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 18 August 2022
| |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
UCZENIE SIĘ GŁĘBOKIE („GŁĘBOKIE UCZENIE SIĘ”) STAŁO SIĘ TECHNIKĄ PAR EXCELLENCE W DZIEDZINIE AUTOMATYCZNEGO UCZENIA SIĘ STOSOWANĄ DO WIZJI KOMPUTEROWEJ. W OPARCIU O SUKCES W KLASYFIKACJI OBRAZÓW, GŁĘBOKIE UCZENIE SIĘ PRZEKROCZYŁO (POD WZGLĘDEM WYDAJNOŚCI) INNE TECHNIKI O TYM SAMYM ZAKRESIE I JEST OBECNIE WYKORZYSTYWANE PRZEZ WIĘKSZOŚĆ APLIKACJI W WIZJI PRZEZ KOMPUTER, W TYM WYKRYWANIE „WYWAŻENIA”, WYKRYWANIE OBIEKTÓW, ŚLEDZENIE WIZUALNE, PRZETWARZANIE OBRAZU I AUTOMATYZACJA PROCESU OPISYWANIA TREŚCI OBRAZU. EXIT osiągnięty przez sieci PROFUND NEURONAL wynika z istnienia bardzo dużych baz danych i rozwoju nowych potrzeb GPUS dla procesu podstawowych danych._x000D__x000D_ Uznanie wielozadaniowe (MTL – BY YOUR SIGLAS IN ENGLISH) to bardzo dobra technika, która została ustanowiona przez SCIENTIFIC COMMUNITY OF AUTOMATIC LEARNING. TECHNIKA TA ROZWAŻA KILKA ZADAŃ W SPOSÓB WSPÓLNY W CELU WYKORZYSTANIA WSPÓLNYCH PODOBIEŃSTW. W REZULTACIE MOŻNA OSIĄGNĄĆ POPRAWĘ WYNIKÓW NIŻ W PRZYPADKU, GDYBY KAŻDE ZADANIE BYŁO ROZPATRYWANE ODDZIELNIE. TWOJA APLIKACJA JEST ODPOWIEDNIA DLA KAŻDEGO PROBLEMU, W KTÓRYM ISTNIEJE WIELE POWIĄZANYCH ZADAŃ DO NAUKI I/LUB GDY ISTNIEJE MAŁY ZBIÓR DANYCH, ABY MÓC NAUCZYĆ SIĘ KONKRETNEGO ZADANIA. MTL został zainicjowany przez zdolność człowieka do poprawy procesu przyjmowania sądu, jeżeli jest on prowadzony w sposób powiązany z innymi terytoriami, które były powiązane, jednocześnie z indywidualnym sposobem._x000D_ _x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__ x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x005 jest zwolennikiem i nadzieją teoretyczną FRAMEWORK JAKO WSPÓLNOTĄ WSPÓLNOTĄ DWÓJ KONCEPTÓW: GŁĘBOKIE UCZENIE SIĘ I MTL. INICJATYWA TEGO PROJEKTU OPIERA SIĘ NA ISTNIENIU OBIECUJĄCYCH WYNIKÓW POCZĄTKOWYCH W TYM KIERUNKU. NASZA HIPOTEZA PRACY TO: GŁĘBOKIE SIECI NEURONOWE MOGĄ KORZYSTAĆ Z WIELOZADANIOWEJ STRATEGII UCZENIA SIĘ, NP. WIELOZADANIOWE SIECI SZKOLENIOWE ZWIĘKSZAJĄ ICH WYDAJNOŚĆ W PORÓWNANIU Z SIECIAMI SZKOLONYMI ZADANIOWO. PONADTO WIELOZADANIOWOŚĆ MOŻE BYĆ BARDZO PRZYDATNA, GDY ZBIÓR DANYCH DO ZADANIA NIE JEST WYSTARCZAJĄCO DUŻY. W TAKIM PRZYPADKU BRAK DANYCH W JEDNYM ZADANIU JEST KOMPENSOWANY DANYMI Z POZOSTAŁYCH POZOSTAŁYCH ZADAŃ. Z TEGO POWODU W RAMACH TEGO PROJEKTU ZAMIERZAMY SZCZEGÓŁOWO PRZEANALIZOWAĆ GŁĘBOKIE WIELOZADANIOWE UCZENIE SIĘ (DMTL). ZAMIERZAMY OKREŚLIĆ OGÓLNE RAMY PROJEKTOWANIA ARCHITEKTURY DMTL I OPTYMALNE STRATEGIE ICH SZKOLENIA. PONADTO ZBADANY ZOSTANIE WPŁYW DEKOMPENSOWANYCH ZBIORÓW DANYCH NA NAUKĘ SIECI DMTL. W SZCZEGÓLNOŚCI SIECI DMTL BĘDĄ STOSOWANE DO KILKU APLIKACJI, W TYM DO WYKRYWANIA OBIEKTÓW, KLASYFIKACJI SCEN, WYKRYWANIA „WYWAŻENIA”, AUTOMATYZACJI PROCESU OPISYWANIA TREŚCI OBRAZU I MONITORINGU WIZUALNEGO (TEMATY BADAŃ, W KTÓRYCH GRUPA LAMP JEST JUŻ ZAANGAŻOWANA, ALE KTÓRE BĘDĄ OBECNIE BRANE POD UWAGĘ Z PUNKTU WIDZENIA JEDNEGO ZADANIA). (Polish) | |||||||||||||||
| Property / summary: UCZENIE SIĘ GŁĘBOKIE („GŁĘBOKIE UCZENIE SIĘ”) STAŁO SIĘ TECHNIKĄ PAR EXCELLENCE W DZIEDZINIE AUTOMATYCZNEGO UCZENIA SIĘ STOSOWANĄ DO WIZJI KOMPUTEROWEJ. W OPARCIU O SUKCES W KLASYFIKACJI OBRAZÓW, GŁĘBOKIE UCZENIE SIĘ PRZEKROCZYŁO (POD WZGLĘDEM WYDAJNOŚCI) INNE TECHNIKI O TYM SAMYM ZAKRESIE I JEST OBECNIE WYKORZYSTYWANE PRZEZ WIĘKSZOŚĆ APLIKACJI W WIZJI PRZEZ KOMPUTER, W TYM WYKRYWANIE „WYWAŻENIA”, WYKRYWANIE OBIEKTÓW, ŚLEDZENIE WIZUALNE, PRZETWARZANIE OBRAZU I AUTOMATYZACJA PROCESU OPISYWANIA TREŚCI OBRAZU. EXIT osiągnięty przez sieci PROFUND NEURONAL wynika z istnienia bardzo dużych baz danych i rozwoju nowych potrzeb GPUS dla procesu podstawowych danych._x000D__x000D_ Uznanie wielozadaniowe (MTL – BY YOUR SIGLAS IN ENGLISH) to bardzo dobra technika, która została ustanowiona przez SCIENTIFIC COMMUNITY OF AUTOMATIC LEARNING. TECHNIKA TA ROZWAŻA KILKA ZADAŃ W SPOSÓB WSPÓLNY W CELU WYKORZYSTANIA WSPÓLNYCH PODOBIEŃSTW. W REZULTACIE MOŻNA OSIĄGNĄĆ POPRAWĘ WYNIKÓW NIŻ W PRZYPADKU, GDYBY KAŻDE ZADANIE BYŁO ROZPATRYWANE ODDZIELNIE. TWOJA APLIKACJA JEST ODPOWIEDNIA DLA KAŻDEGO PROBLEMU, W KTÓRYM ISTNIEJE WIELE POWIĄZANYCH ZADAŃ DO NAUKI I/LUB GDY ISTNIEJE MAŁY ZBIÓR DANYCH, ABY MÓC NAUCZYĆ SIĘ KONKRETNEGO ZADANIA. MTL został zainicjowany przez zdolność człowieka do poprawy procesu przyjmowania sądu, jeżeli jest on prowadzony w sposób powiązany z innymi terytoriami, które były powiązane, jednocześnie z indywidualnym sposobem._x000D_ _x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__ x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x005 jest zwolennikiem i nadzieją teoretyczną FRAMEWORK JAKO WSPÓLNOTĄ WSPÓLNOTĄ DWÓJ KONCEPTÓW: GŁĘBOKIE UCZENIE SIĘ I MTL. INICJATYWA TEGO PROJEKTU OPIERA SIĘ NA ISTNIENIU OBIECUJĄCYCH WYNIKÓW POCZĄTKOWYCH W TYM KIERUNKU. NASZA HIPOTEZA PRACY TO: GŁĘBOKIE SIECI NEURONOWE MOGĄ KORZYSTAĆ Z WIELOZADANIOWEJ STRATEGII UCZENIA SIĘ, NP. WIELOZADANIOWE SIECI SZKOLENIOWE ZWIĘKSZAJĄ ICH WYDAJNOŚĆ W PORÓWNANIU Z SIECIAMI SZKOLONYMI ZADANIOWO. PONADTO WIELOZADANIOWOŚĆ MOŻE BYĆ BARDZO PRZYDATNA, GDY ZBIÓR DANYCH DO ZADANIA NIE JEST WYSTARCZAJĄCO DUŻY. W TAKIM PRZYPADKU BRAK DANYCH W JEDNYM ZADANIU JEST KOMPENSOWANY DANYMI Z POZOSTAŁYCH POZOSTAŁYCH ZADAŃ. Z TEGO POWODU W RAMACH TEGO PROJEKTU ZAMIERZAMY SZCZEGÓŁOWO PRZEANALIZOWAĆ GŁĘBOKIE WIELOZADANIOWE UCZENIE SIĘ (DMTL). ZAMIERZAMY OKREŚLIĆ OGÓLNE RAMY PROJEKTOWANIA ARCHITEKTURY DMTL I OPTYMALNE STRATEGIE ICH SZKOLENIA. PONADTO ZBADANY ZOSTANIE WPŁYW DEKOMPENSOWANYCH ZBIORÓW DANYCH NA NAUKĘ SIECI DMTL. W SZCZEGÓLNOŚCI SIECI DMTL BĘDĄ STOSOWANE DO KILKU APLIKACJI, W TYM DO WYKRYWANIA OBIEKTÓW, KLASYFIKACJI SCEN, WYKRYWANIA „WYWAŻENIA”, AUTOMATYZACJI PROCESU OPISYWANIA TREŚCI OBRAZU I MONITORINGU WIZUALNEGO (TEMATY BADAŃ, W KTÓRYCH GRUPA LAMP JEST JUŻ ZAANGAŻOWANA, ALE KTÓRE BĘDĄ OBECNIE BRANE POD UWAGĘ Z PUNKTU WIDZENIA JEDNEGO ZADANIA). (Polish) / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / summary: UCZENIE SIĘ GŁĘBOKIE („GŁĘBOKIE UCZENIE SIĘ”) STAŁO SIĘ TECHNIKĄ PAR EXCELLENCE W DZIEDZINIE AUTOMATYCZNEGO UCZENIA SIĘ STOSOWANĄ DO WIZJI KOMPUTEROWEJ. W OPARCIU O SUKCES W KLASYFIKACJI OBRAZÓW, GŁĘBOKIE UCZENIE SIĘ PRZEKROCZYŁO (POD WZGLĘDEM WYDAJNOŚCI) INNE TECHNIKI O TYM SAMYM ZAKRESIE I JEST OBECNIE WYKORZYSTYWANE PRZEZ WIĘKSZOŚĆ APLIKACJI W WIZJI PRZEZ KOMPUTER, W TYM WYKRYWANIE „WYWAŻENIA”, WYKRYWANIE OBIEKTÓW, ŚLEDZENIE WIZUALNE, PRZETWARZANIE OBRAZU I AUTOMATYZACJA PROCESU OPISYWANIA TREŚCI OBRAZU. EXIT osiągnięty przez sieci PROFUND NEURONAL wynika z istnienia bardzo dużych baz danych i rozwoju nowych potrzeb GPUS dla procesu podstawowych danych._x000D__x000D_ Uznanie wielozadaniowe (MTL – BY YOUR SIGLAS IN ENGLISH) to bardzo dobra technika, która została ustanowiona przez SCIENTIFIC COMMUNITY OF AUTOMATIC LEARNING. TECHNIKA TA ROZWAŻA KILKA ZADAŃ W SPOSÓB WSPÓLNY W CELU WYKORZYSTANIA WSPÓLNYCH PODOBIEŃSTW. W REZULTACIE MOŻNA OSIĄGNĄĆ POPRAWĘ WYNIKÓW NIŻ W PRZYPADKU, GDYBY KAŻDE ZADANIE BYŁO ROZPATRYWANE ODDZIELNIE. TWOJA APLIKACJA JEST ODPOWIEDNIA DLA KAŻDEGO PROBLEMU, W KTÓRYM ISTNIEJE WIELE POWIĄZANYCH ZADAŃ DO NAUKI I/LUB GDY ISTNIEJE MAŁY ZBIÓR DANYCH, ABY MÓC NAUCZYĆ SIĘ KONKRETNEGO ZADANIA. MTL został zainicjowany przez zdolność człowieka do poprawy procesu przyjmowania sądu, jeżeli jest on prowadzony w sposób powiązany z innymi terytoriami, które były powiązane, jednocześnie z indywidualnym sposobem._x000D_ _x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__ x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x005 jest zwolennikiem i nadzieją teoretyczną FRAMEWORK JAKO WSPÓLNOTĄ WSPÓLNOTĄ DWÓJ KONCEPTÓW: GŁĘBOKIE UCZENIE SIĘ I MTL. INICJATYWA TEGO PROJEKTU OPIERA SIĘ NA ISTNIENIU OBIECUJĄCYCH WYNIKÓW POCZĄTKOWYCH W TYM KIERUNKU. NASZA HIPOTEZA PRACY TO: GŁĘBOKIE SIECI NEURONOWE MOGĄ KORZYSTAĆ Z WIELOZADANIOWEJ STRATEGII UCZENIA SIĘ, NP. WIELOZADANIOWE SIECI SZKOLENIOWE ZWIĘKSZAJĄ ICH WYDAJNOŚĆ W PORÓWNANIU Z SIECIAMI SZKOLONYMI ZADANIOWO. PONADTO WIELOZADANIOWOŚĆ MOŻE BYĆ BARDZO PRZYDATNA, GDY ZBIÓR DANYCH DO ZADANIA NIE JEST WYSTARCZAJĄCO DUŻY. W TAKIM PRZYPADKU BRAK DANYCH W JEDNYM ZADANIU JEST KOMPENSOWANY DANYMI Z POZOSTAŁYCH POZOSTAŁYCH ZADAŃ. Z TEGO POWODU W RAMACH TEGO PROJEKTU ZAMIERZAMY SZCZEGÓŁOWO PRZEANALIZOWAĆ GŁĘBOKIE WIELOZADANIOWE UCZENIE SIĘ (DMTL). ZAMIERZAMY OKREŚLIĆ OGÓLNE RAMY PROJEKTOWANIA ARCHITEKTURY DMTL I OPTYMALNE STRATEGIE ICH SZKOLENIA. PONADTO ZBADANY ZOSTANIE WPŁYW DEKOMPENSOWANYCH ZBIORÓW DANYCH NA NAUKĘ SIECI DMTL. W SZCZEGÓLNOŚCI SIECI DMTL BĘDĄ STOSOWANE DO KILKU APLIKACJI, W TYM DO WYKRYWANIA OBIEKTÓW, KLASYFIKACJI SCEN, WYKRYWANIA „WYWAŻENIA”, AUTOMATYZACJI PROCESU OPISYWANIA TREŚCI OBRAZU I MONITORINGU WIZUALNEGO (TEMATY BADAŃ, W KTÓRYCH GRUPA LAMP JEST JUŻ ZAANGAŻOWANA, ALE KTÓRE BĘDĄ OBECNIE BRANE POD UWAGĘ Z PUNKTU WIDZENIA JEDNEGO ZADANIA). (Polish) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 18 August 2022
| |||||||||||||||
| Property / location (string) | |||||||||||||||
Cerdanyola del Vallès | |||||||||||||||
| Property / location (string): Cerdanyola del Vallès / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / postal code | |||||||||||||||
8290 | |||||||||||||||
| Property / postal code: 8290 / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / contained in NUTS | |||||||||||||||
| Property / contained in NUTS: Barcelona Province / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / contained in NUTS: Barcelona Province / qualifier | |||||||||||||||
| Property / contained in Local Administrative Unit | |||||||||||||||
| Property / contained in Local Administrative Unit: Cerdanyola del Vallès / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / coordinate location | |||||||||||||||
41°28'51.02"N, 2°7'22.04"E
| |||||||||||||||
| Property / coordinate location: 41°28'51.02"N, 2°7'22.04"E / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / coordinate location: 41°28'51.02"N, 2°7'22.04"E / qualifier | |||||||||||||||
| Property / budget | |||||||||||||||
39,446.0 Euro
| |||||||||||||||
| Property / budget: 39,446.0 Euro / rank | |||||||||||||||
Preferred rank | |||||||||||||||
| Property / EU contribution | |||||||||||||||
21,478.35 Euro
| |||||||||||||||
| Property / EU contribution: 21,478.35 Euro / rank | |||||||||||||||
Preferred rank | |||||||||||||||
| Property / co-financing rate | |||||||||||||||
54.45 percent
| |||||||||||||||
| Property / co-financing rate: 54.45 percent / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / date of last update | |||||||||||||||
20 December 2023
| |||||||||||||||
| Property / date of last update: 20 December 2023 / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
Latest revision as of 00:02, 9 October 2024
Project Q3159224 in Spain
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | MULTI-TASKING DEEP LEARNING FOR OBJECT RECOGNITION |
Project Q3159224 in Spain |
Statements
21,478.35 Euro
0 references
39,446.0 Euro
0 references
54.45 percent
0 references
30 December 2016
0 references
29 December 2019
0 references
CENTRO DE VISION POR COMPUTADOR
0 references
8290
0 references
EL APRENDIZAJE PROFUNDO ('DEEP LEARNING') SE HA CONVERTIDO EN LA TECNICA POR EXCELENCIA EN EL AMBITO DEL APRENDIZAJE AUTOMATICO APLICADO A LA VISION POR COMPUTADOR. TOMANDO COMO REFERENCIA SU EXITO EN LA CLASIFICACION DE IMAGENES, EL APRENDIZAJE PROFUNDO HA SUPERADO (EN TERMINOS DE RENDIMIENTO) A OTRAS TECNICAS DEL MISMO AMBITO Y ESTA SIENDO UTILIZADA HOY EN DIA POR LA MAYORIA DE LAS APLICACIONES EN VISION POR COMPUTADOR, INCLUYENDO LA DETECCION DE 'SALIENCY', LA DETECCION DE OBJETOS, EL SEGUIMIENTO VISUAL, EL PROCESAMIENTO DE IMAGENES Y LA AUTOMATIZACION DEL PROCESO DE DESCRIPCION DEL CONTENIDO DE LA IMAGEN. EL EXITO LOGRADO POR LAS REDES NEURONALES PROFUNDAS SE DEBE A LA EXISTENCIA DE BASES DE DATOS MUY AMPLIAS Y AL DESARROLLO DE NUEVOS GPUS NECESARIOS PARA EL PROCESAMIENTO DE DICHAS BASES._x000D_ _x000D_ EL APRENDIZAJE MULTITAREA (MTL - POR SUS SIGLAS EN INGLES) ES UNA TECNICA MUY BIEN ESTUDIADA POR LA COMUNIDAD CIENTIFICA DE APRENDIZAJE AUTOMATICO. ESTA TECNICA CONTEMPLA VARIAS TAREAS DE UNA MANERA CONJUNTA CON EL OBJETIVO DE APROVECHAR LAS SIMILITUDES QUE COMPARTEN. COMO CONSECUENCIA, SE PUEDE CONSEGUIR UNA MEJORA DEL RENDIMIENTO QUE SI SE CONSIDERARA CADA TAREA POR SEPARADO. SU APLICACION ES APTA PARA CUALQUIER PROBLEMA DONDE HAY UN NUMERO DE TAREAS RELACIONADAS QUE APRENDER Y/O CUANDO HAY UN CONJUNTO DE DATOS PEQUEÑO PARA PODER APRENDER UNA TAREA EN PARTICULAR. EL MTL FUE INSPIRADO POR LA CAPACIDAD DEL SER HUMANO EN MEJORAR EL PROCESO DE APRENDIZAJE DE UNA TAREA SI ESTA SE REALIZA DE MANERA CONJUNTA CON OTRAS TAREAS QUE TIENEN RELACION, A DIFERENCIA DE CUANDO LA MISMA TAREA SE APRENDE DE MANERA INDIVIDUAL._x000D_ _x000D_ EL OBJETIVO DE ESTA MEMORIA ES PROPONER Y ESTUDIAR UN MARCO TEORICO COMUN QUE INCLUYA LOS DOS CONCEPTOS: ¿DEEP LEARNING¿ Y EL MTL. LA INICIATIVA DE ESTE PROYECTO SE APOYA EN LA EXISTENCIA DE UNOS RESULTADOS INICIALES PROMETEDORES EN ESTA DIRECCION. NUESTRA HIPOTESIS DE TRABAJO ES: LAS REDES NEURONALES PROFUNDAS PUEDEN BENEFICIARSE DE LA ESTRATEGIA DE APRENDIZAJE MULTITAREA, ES DECIR, LAS REDES ENTRENADAS CON VARIAS TAREAS AUMENTAN SU RENDIMIENTO EN COMPARACION CON LAS REDES ENTRENADAS CON UNA SOLA TAREA. ADEMAS, EL APRENDIZAJE MULTITAREA PUEDE SER MUY UTIL CUANDO EL CONJUNTO DE DATOS PARA UNA TAREA NO SEA SUFICIENTEMENTE GRANDE. EN ESTE CASO SE COMPENSA LA AUSENCIA DE DATOS EN UNA TAREA CON LOS DATOS DE LAS OTRAS TAREAS RESTANTES. POR ESTA RAZON, NOS PLANTEAMOS ESTUDIAR EN DETALLE EL ¿DEEP MULTITASK LEARNING¿ (DMTL) COMO PARTE DE ESTE PROYECTO. NOS PROPONEMOS DEFINIR UN MARCO GENERAL PARA EL DISEÑO DE LAS ARQUITECTURAS DMTL Y UNAS ESTRATEGIAS OPTIMAS PARA SU ENTRENAMIENTO. ADEMAS, SE ESTUDIARA EL EFECTO DE CONJUNTOS DE DATOS DESCOMPENSADOS PARA APRENDER LAS REDES DMTL. EN CONCRETO, SE APLICARAN LAS REDES DMTL A VARIAS APLICACIONES INCLUYENDO DETECCION DE OBJETOS, CLASIFICACION DE ESCENAS, DETECCION DE LA 'SALIENCY', AUTOMATIZACION DEL PROCESO DE DESCRIPCION DEL CONTENIDO DE LA IMAGEN Y SEGUIMIENTO VISUAL (TEMAS DE INVESTIGACION EN LOS QUE EL GRUPO LAMP YA ESTA INVOLUCRADO PERO QUE SE CONSIDERARAN AHORA DESDE EL PUNTO DE VISTA DE UNA SOLA TAREA). (Spanish)
0 references
DEEP LEARNING (‘DEEP LEARNING’) HAS BECOME THE TECHNIQUE PAR EXCELLENCE IN THE FIELD OF AUTOMATIC LEARNING APPLIED TO COMPUTER VISION. BASED ON ITS SUCCESS IN THE CLASSIFICATION OF IMAGES, DEEP LEARNING HAS SURPASSED (IN TERMS OF PERFORMANCE) OTHER TECHNIQUES OF THE SAME SCOPE AND IS BEING USED TODAY BY THE MAJORITY OF APPLICATIONS IN VISION BY COMPUTER, INCLUDING THE DETECTION OF ‘SALIENCY’, THE DETECTION OF OBJECTS, VISUAL TRACKING, IMAGE PROCESSING AND THE AUTOMATION OF THE PROCESS OF DESCRIBING THE CONTENTS OF THE IMAGE. The EXIT achieved by the PROFUND NEURONAL networks is due to the existence of very large data bases and the development of new GPUS necessities for the process of basic data._x000D__x000D_ The multitasking apprehending (MTL — BY YOUR SIGLAS IN ENGLISH) it’s a very good technic that has been established by the SCIENTIFIC COMMUNITY OF AUTOMATIC LEARNING. THIS TECHNIQUE CONTEMPLATES SEVERAL TASKS IN A JOINT WAY WITH THE AIM OF TAKING ADVANTAGE OF THE SIMILARITIES THEY SHARE. AS A RESULT, AN IMPROVEMENT IN PERFORMANCE CAN BE ACHIEVED THAN IF EACH TASK WERE CONSIDERED SEPARATELY. YOUR APPLICATION IS SUITABLE FOR ANY PROBLEM WHERE THERE ARE A NUMBER OF RELATED TASKS TO LEARN AND/OR WHEN THERE IS A SMALL DATASET TO BE ABLE TO LEARN A PARTICULAR TASK. MTL was initiated by the capacity of the human being to improve the apprehending process of a court if it is carried out in a way that is linked to other territories that have been linked to, at the same time as the same time, an individual way._x000D_ _x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005F the OBJECTIVE OF THIS MEMORY IS TO PROPONER AND STUDY A THEORIC FRAMEWORK AS A COMMUNITY INCLUDING THE TWO CONCEPTS: DEEP LEARNING AND MTL. THE INITIATIVE OF THIS PROJECT IS BASED ON THE EXISTENCE OF PROMISING INITIAL RESULTS IN THIS DIRECTION. OUR WORKING HYPOTHESIS IS: DEEP NEURAL NETWORKS CAN BENEFIT FROM THE MULTITASKING LEARNING STRATEGY, I.E. MULTI-TASK-TRAINED NETWORKS INCREASE THEIR PERFORMANCE COMPARED TO SINGLE-TASK-TRAINED NETWORKS. IN ADDITION, MULTITASKING LEARNING CAN BE VERY USEFUL WHEN THE DATASET FOR A TASK IS NOT LARGE ENOUGH. IN THIS CASE THE ABSENCE OF DATA IN ONE TASK IS COMPENSATED BY THE DATA OF THE OTHER REMAINING TASKS. FOR THIS REASON, WE INTEND TO STUDY IN DETAIL THE DEEP MULTITASK LEARNING (DMTL) AS PART OF THIS PROJECT. WE INTEND TO DEFINE A GENERAL FRAMEWORK FOR THE DESIGN OF DMTL ARCHITECTURES AND OPTIMAL STRATEGIES FOR THEIR TRAINING. IN ADDITION, THE EFFECT OF DECOMPENSATED DATASETS TO LEARN DMTL NETWORKS WILL BE STUDIED. SPECIFICALLY, DMTL NETWORKS WILL BE APPLIED TO SEVERAL APPLICATIONS INCLUDING OBJECT DETECTION, CLASSIFICATION OF SCENES, DETECTION OF THE ‘SALIENCY’, AUTOMATION OF THE PROCESS OF DESCRIBING THE CONTENTS OF THE IMAGE AND VISUAL MONITORING (RESEARCH THEMES IN WHICH THE LAMP GROUP IS ALREADY INVOLVED BUT WHICH WILL NOW BE CONSIDERED FROM THE POINT OF VIEW OF A SINGLE TASK). (English)
12 October 2021
0.3006586987290202
0 references
L’APPRENTISSAGE PROFOND («DEEP LEARNING») EST DEVENU LA TECHNIQUE PAR EXCELLENCE DANS LE DOMAINE DE L’APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE APPLIQUÉ À LA VISION PAR ORDINATEUR. SUR LA BASE DE SON SUCCÈS DANS LA CLASSIFICATION DES IMAGES, L’APPRENTISSAGE PROFOND A DÉPASSÉ (EN TERMES DE PERFORMANCE) D’AUTRES TECHNIQUES DE MÊME PORTÉE ET EST UTILISÉ AUJOURD’HUI PAR LA MAJORITÉ DES APPLICATIONS DE VISION PAR ORDINATEUR, Y COMPRIS LA DÉTECTION DE «SALIENCY», LA DÉTECTION D’OBJETS, LE SUIVI VISUEL, LE TRAITEMENT D’IMAGES ET L’AUTOMATISATION DU PROCESSUS DE DESCRIPTION DU CONTENU DE L’IMAGE. L’EXIT atteint par les réseaux NEURONAL PROFUND est dû à l’existence de très grandes bases de données et au développement de nouvelles nécessités GPUS pour le traitement des données de base._x000D__x000D_L’arrestation multitâche (MTL — PAR VOTRE SIGLAS EN FRANÇAIS) c’est une très bonne technique qui a été mise en place par la COMMUNAUTÉ SCIENTIFIQUE DE LEARNING AUTOMATIQUE. CETTE TECHNIQUE ENVISAGE PLUSIEURS TÂCHES D’UNE MANIÈRE CONJOINTE DANS LE BUT DE TIRER PARTI DES SIMILITUDES QU’ELLES PARTAGENT. PAR CONSÉQUENT, UNE AMÉLIORATION DE LA PERFORMANCE PEUT ÊTRE OBTENUE QUE SI CHAQUE TÂCHE ÉTAIT EXAMINÉE SÉPARÉMENT. VOTRE APPLICATION EST ADAPTÉE À TOUT PROBLÈME LORSQU’IL Y A UN CERTAIN NOMBRE DE TÂCHES CONNEXES À APPRENDRE ET/OU LORSQU’IL Y A UN PETIT ENSEMBLE DE DONNÉES POUR ÊTRE EN MESURE D’APPRENDRE UNE TÂCHE PARTICULIÈRE. MTL a été initiée par la capacité de l’être humain à améliorer le processus d’arrestation d’un tribunal s’il est effectué d’une manière qui est liée à d’autres territoires qui ont été liés, en même temps, à une manière individuelle._x000D_ _x000D__x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x005F x000D__x000D__x000D__x000D_x000F_x000D__x000D_x000D_x000F_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D x000D__x000D_x000D__x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D__x000D__x000D_x000D_x000D_x000D_x000D__x000D__x000D_x000D_x000D_x000D__x000D__x000D__x000D_x000D_x000D_x000D__x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D__x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x005D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D__x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x APPRENTISSAGE PROFOND ET MTL. L’INITIATIVE DE CE PROJET REPOSE SUR L’EXISTENCE DE RÉSULTATS INITIAUX PROMETTEURS DANS CETTE DIRECTION. NOTRE HYPOTHÈSE DE TRAVAIL EST: LES RÉSEAUX NEURONAUX PROFONDS PEUVENT BÉNÉFICIER DE LA STRATÉGIE D’APPRENTISSAGE MULTITÂCHES, LES RÉSEAUX FORMÉS À PLUSIEURS TÂCHES AUGMENTENT LEURS PERFORMANCES PAR RAPPORT AUX RÉSEAUX FORMÉS À UNE TÂCHE UNIQUE. EN OUTRE, L’APPRENTISSAGE MULTITÂCHES PEUT ÊTRE TRÈS UTILE LORSQUE L’ENSEMBLE DE DONNÉES POUR UNE TÂCHE N’EST PAS ASSEZ GRAND. DANS CE CAS, L’ABSENCE DE DONNÉES DANS UNE TÂCHE EST COMPENSÉE PAR LES DONNÉES DES AUTRES TÂCHES RESTANTES. POUR CETTE RAISON, NOUS AVONS L’INTENTION D’ÉTUDIER EN DÉTAIL L’APPRENTISSAGE MULTITÂCHE PROFOND (DMTL) DANS LE CADRE DE CE PROJET. NOUS AVONS L’INTENTION DE DÉFINIR UN CADRE GÉNÉRAL POUR LA CONCEPTION DES ARCHITECTURES DMTL ET DES STRATÉGIES OPTIMALES POUR LEUR FORMATION. EN OUTRE, L’EFFET DES ENSEMBLES DE DONNÉES DÉCOMPENSÉS SUR L’APPRENTISSAGE DES RÉSEAUX DMTL SERA ÉTUDIÉ. PLUS PRÉCISÉMENT, LES RÉSEAUX DMTL SERONT APPLIQUÉS À PLUSIEURS APPLICATIONS, Y COMPRIS LA DÉTECTION D’OBJETS, LA CLASSIFICATION DES SCÈNES, LA DÉTECTION DE LA «SALIENCY», L’AUTOMATISATION DU PROCESSUS DE DESCRIPTION DU CONTENU DE L’IMAGE ET LE SUIVI VISUEL (THÈMES DE RECHERCHE DANS LESQUELS LE GROUPE DE LAMPES EST DÉJÀ IMPLIQUÉ MAIS QUI SERONT DÉSORMAIS CONSIDÉRÉS SOUS L’ANGLE D’UNE SEULE TÂCHE). (French)
4 December 2021
0 references
DEEP LEARNING („TIEFES LERNEN“) IST ZUR TECHNIK PAR EXCELLENCE IM BEREICH DES AUTOMATISCHEN LERNENS GEWORDEN, DAS AUF COMPUTERSICHT ANGEWENDET WIRD. BASIEREND AUF SEINEM ERFOLG BEI DER KLASSIFIZIERUNG VON BILDERN HAT DEEP LEARNING (IN BEZUG AUF LEISTUNG) ANDERE TECHNIKEN DES GLEICHEN UMFANGS ÜBERTROFFEN UND WIRD HEUTE VON DEN MEISTEN ANWENDUNGEN IN DER BILDVERARBEITUNG VOM COMPUTER VERWENDET, EINSCHLIESSLICH DER ERKENNUNG VON „SALIENZ“, DER ERKENNUNG VON OBJEKTEN, DER VISUELLEN VERFOLGUNG, DER BILDVERARBEITUNG UND DER AUTOMATISIERUNG DES PROZESSES ZUR BESCHREIBUNG DES BILDINHALTS. Die EXIT, die von den PROFUND NEURONAL Netzwerken erreicht wurde, ist auf die Existenz sehr großer Datenbanken und die Entwicklung neuer GPUS-Notwendigkeiten für den Prozess der Basisdaten zurückzuführen._x000D__x000D_ Die multitasking apprehending (MTL – BY YOUR SIGLAS IN ENGLISH) ist eine sehr gute Technik, die von der SCIENTIFIC COMMUNITY OF AUTOMATIC LEARNING etabliert wurde. DIESE TECHNIK BETRACHTET MEHRERE AUFGABEN GEMEINSAM MIT DEM ZIEL, DIE GEMEINSAMKEITEN ZU NUTZEN, DIE SIE TEILEN. DADURCH KANN EINE LEISTUNGSVERBESSERUNG ERREICHT WERDEN, ALS WENN JEDE AUFGABE GETRENNT BETRACHTET WÜRDE. IHRE ANWENDUNG EIGNET SICH FÜR JEDES PROBLEM, BEI DEM ES EINE REIHE VON DAMIT VERBUNDENEN AUFGABEN GIBT UND/ODER WENN ES EINEN KLEINEN DATENSATZ GIBT, UM EINE BESTIMMTE AUFGABE ERLERNEN ZU KÖNNEN. MTL wurde durch die Fähigkeit des Menschen initiiert, das Aufgreifen eines Gerichts zu verbessern, wenn er in einer Weise durchgeführt wird, die mit anderen Gebieten verbunden ist, die gleichzeitig mit einer individuellen Art verbunden sind._x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000 x000D__x000D__x000D__x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000000D__x000D__x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000 die ÜBERZEUGUNG DER ZUSAMMENARBEIT ZU Proponer und STUDIE Eine theorische FRAMEWORK als eine GEMEINSCHAFT, die die TWO-Länder einbezieht: DEEP LEARNING UND MTL. DIE INITIATIVE DIESES PROJEKTS BERUHT AUF DER EXISTENZ VIELVERSPRECHENDER AUSGANGSERGEBNISSE IN DIESE RICHTUNG. UNSERE ARBEITSHYPOTHESE LAUTET: TIEFE NEURONALE NETZWERKE KÖNNEN VON DER MULTITASKING-LERNSTRATEGIE PROFITIEREN, I.E. MULTI-TASK-TRAINIERTE NETZWERKE STEIGERN IHRE LEISTUNG IM VERGLEICH ZU EINZELAUFGABEN-GEBILDETEN NETZWERKEN. DARÜBER HINAUS KANN MULTITASKING LERNEN SEHR NÜTZLICH SEIN, WENN DER DATENSATZ FÜR EINE AUFGABE NICHT GROSS GENUG IST. IN DIESEM FALL WIRD DAS FEHLEN VON DATEN IN EINER AUFGABE DURCH DIE DATEN DER ANDEREN VERBLEIBENDEN AUFGABEN KOMPENSIERT. AUS DIESEM GRUND BEABSICHTIGEN WIR, IM RAHMEN DIESES PROJEKTS DAS DEEP MULTITASSK LEARNING (DMTL) DETAILLIERT ZU STUDIEREN. WIR WOLLEN EINEN ALLGEMEINEN RAHMEN FÜR DIE GESTALTUNG VON DMTL-ARCHITEKTUREN UND OPTIMALE STRATEGIEN FÜR IHRE AUSBILDUNG FESTLEGEN. DARÜBER HINAUS WIRD DIE WIRKUNG DEKOMPENSIERTER DATENSÄTZE AUF DAS LERNEN VON DMTL-NETZWERKEN UNTERSUCHT. INSBESONDERE WERDEN DMTL-NETZWERKE FÜR MEHRERE ANWENDUNGEN EINGESETZT, DARUNTER DIE OBJEKTERKENNUNG, DIE KLASSIFIZIERUNG VON SZENEN, DIE ERKENNUNG DER „SALIENZ“, DIE AUTOMATISIERUNG DES PROZESSES ZUR BESCHREIBUNG DES BILDINHALTS UND DIE VISUELLE ÜBERWACHUNG (FORSCHUNGSTHEMEN, AN DENEN DIE LAMPENGRUPPE BEREITS BETEILIGT IST, ABER NUN AUS SICHT EINER EINZIGEN AUFGABE BETRACHTET WIRD). (German)
9 December 2021
0 references
DEEP LEARNING („DIEP LEREN”) IS UITGEGROEID TOT DE TECHNIEK BIJ UITSTEK OP HET GEBIED VAN AUTOMATISCH LEREN TOEGEPAST OP COMPUTERVISIE. OP BASIS VAN ZIJN SUCCES IN DE CLASSIFICATIE VAN BEELDEN, HEEFT DEEP LEARNING (IN TERMEN VAN PRESTATIES) ANDERE TECHNIEKEN VAN DEZELFDE REIKWIJDTE OVERTROFFEN EN WORDT HET VANDAAG DE DAG GEBRUIKT DOOR DE MEESTE TOEPASSINGEN IN VISIE DOOR DE COMPUTER, WAARONDER DE DETECTIE VAN „SALIENCY”, DE DETECTIE VAN OBJECTEN, VISUELE TRACKING, BEELDVERWERKING EN DE AUTOMATISERING VAN HET PROCES OM DE INHOUD VAN HET BEELD TE BESCHRIJVEN. De EXIT die wordt bereikt door de PROFUND NEURONAL-netwerken is te wijten aan het bestaan van zeer grote databanken en de ontwikkeling van nieuwe GPUS-behoeften voor het proces van basisgegevens._x000D_x000D_ De multitasking apprehending (MTL — BY YOUR SIGLAS IN ENGLISH) is een zeer goede techniek die is vastgesteld door de SCIENTIFIC COMMUNITEIT VAN AUTOMATISCHE LEARNING. DEZE TECHNIEK OMVAT VERSCHILLENDE TAKEN OP EEN GEZAMENLIJKE MANIER MET ALS DOEL TE PROFITEREN VAN DE OVEREENKOMSTEN DIE ZIJ DELEN. ALS GEVOLG HIERVAN KAN EEN VERBETERING VAN DE PRESTATIES WORDEN BEREIKT DAN WANNEER ELKE TAAK AFZONDERLIJK WORDT BESCHOUWD. UW APPLICATIE IS GESCHIKT VOOR ELK PROBLEEM WAARBIJ ER EEN AANTAL GERELATEERDE TAKEN ZIJN OM TE LEREN EN/OF WANNEER ER EEN KLEINE DATASET IS OM EEN BEPAALDE TAAK TE KUNNEN LEREN. MTL werd geïnitieerd door het vermogen van de mens om het proces van aanhouding van een rechtbank te verbeteren indien het wordt uitgevoerd op een manier die is gekoppeld aan andere gebieden die tegelijkertijd met een individuele manier zijn verbonden._x000D_ _x000D__x000D__x000D__x005D__x005D__x005D__x005D_x005 F_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x000D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005D__x005 d__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005 en STUDIE Een theoretisch KRAAMWERK als een gemeenschappelijke onderneming die de twee CONCEPTS omvat: DIEP LEREN EN MTL. HET INITIATIEF VAN DIT PROJECT IS GEBASEERD OP HET BESTAAN VAN VEELBELOVENDE EERSTE RESULTATEN IN DEZE RICHTING. ONZE WERKHYPOTHESE IS: DIEPE NEURALE NETWERKEN KUNNEN PROFITEREN VAN DE MULTITASKING LEERSTRATEGIE, I.E. MULTI-TASK-GETRAINDE NETWERKEN VERHOGEN HUN PRESTATIES IN VERGELIJKING MET SINGLE-TASK-GETRAINDE NETWERKEN. BOVENDIEN KAN MULTITASKING LEREN ZEER NUTTIG ZIJN WANNEER DE DATASET VOOR EEN TAAK NIET GROOT GENOEG IS. IN DIT GEVAL WORDT HET ONTBREKEN VAN GEGEVENS IN DE ENE TAAK GECOMPENSEERD DOOR DE GEGEVENS VAN DE ANDERE RESTERENDE TAKEN. DAAROM ZIJN WE VAN PLAN OM IN HET KADER VAN DIT PROJECT DE DEEP MULTITASK LEARNING (DMTL) IN DETAIL TE BESTUDEREN. WIJ ZIJN VAN PLAN EEN ALGEMEEN KADER TE DEFINIËREN VOOR HET ONTWERP VAN DMTL-ARCHITECTUREN EN OPTIMALE STRATEGIEËN VOOR HUN TRAINING. DAARNAAST ZAL HET EFFECT VAN GEDECOMPENSEERDE DATASETS OM DMTL-NETWERKEN TE LEREN WORDEN BESTUDEERD. MEER BEPAALD ZULLEN DMTL-NETWERKEN WORDEN TOEGEPAST OP VERSCHILLENDE TOEPASSINGEN, WAARONDER OBJECTDETECTIE, CLASSIFICATIE VAN SCÈNES, DETECTIE VAN DE „SALIENCY”, AUTOMATISERING VAN HET PROCES VAN BESCHRIJVING VAN DE INHOUD VAN HET BEELD EN VISUELE MONITORING (ONDERZOEKSTHEMA’S WAARBIJ DE LAMPGROEP REEDS BETROKKEN IS, MAAR DIE NU VANUIT HET OOGPUNT VAN ÉÉN ENKELE TAAK ZULLEN WORDEN BEKEKEN). (Dutch)
17 December 2021
0 references
L'APPRENDIMENTO PROFONDO ("DEEP LEARNING") È DIVENTATO LA TECNICA PER ECCELLENZA NEL CAMPO DELL'APPRENDIMENTO AUTOMATICO APPLICATO ALLA VISIONE INFORMATICA. SULLA BASE DEL SUO SUCCESSO NELLA CLASSIFICAZIONE DELLE IMMAGINI, L'APPRENDIMENTO PROFONDO HA SUPERATO (IN TERMINI DI PRESTAZIONI) ALTRE TECNICHE DELLO STESSO AMBITO E VIENE UTILIZZATO OGGI DALLA MAGGIOR PARTE DELLE APPLICAZIONI IN VISIONE DA PARTE DEL COMPUTER, TRA CUI IL RILEVAMENTO DELLA "SALENZA", IL RILEVAMENTO DI OGGETTI, IL TRACCIAMENTO VISIVO, L'ELABORAZIONE DELLE IMMAGINI E L'AUTOMAZIONE DEL PROCESSO DI DESCRIZIONE DEL CONTENUTO DELL'IMMAGINE. L'EXIT raggiunto dalle reti NEURONAL PROFUND è dovuto all'esistenza di basi di dati molto grandi e allo sviluppo di nuove necessità GPUS per il processo dei dati di base._x000D__x000D_ Il multitasking apprehending (MTL — DEI VOSTRI SIGLAS IN ITALIANO) è un'ottima tecnica che è stata stabilita dalla COMUNITÀ SCIENTIFICA DI RICERCA AUTOMATICA. QUESTA TECNICA CONTEMPLA DIVERSI COMPITI IN MODO CONGIUNTO CON L'OBIETTIVO DI SFRUTTARE LE SOMIGLIANZE CHE CONDIVIDONO. DI CONSEGUENZA, UN MIGLIORAMENTO DELLE PRESTAZIONI PUÒ ESSERE CONSEGUITO RISPETTO A SE CIASCUN COMPITO FOSSE CONSIDERATO SEPARATAMENTE. LA TUA APPLICAZIONE È ADATTA A QUALSIASI PROBLEMA IN CUI CI SONO UNA SERIE DI ATTIVITÀ CORRELATE DA IMPARARE E/O QUANDO C'È UN PICCOLO SET DI DATI PER ESSERE IN GRADO DI IMPARARE UN PARTICOLARE COMPITO. MTL è stato avviato dalla capacità dell'essere umano di migliorare il processo di fermo di un tribunale se viene effettuato in un modo che è collegato ad altri territori che sono stati collegati, contemporaneamente, a un modo individuale._x000D_x000D__x000D__x000D_________________________________x000D_x000D__x x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___x000D__x000D__x005F L'OBIETTIVO DI PRESENTE MEMORIA È Proponer E STUDY UN FRAMEWORK teorico come una COMUNITÀ INCLUSO I DUE CONCETTI: APPRENDIMENTO PROFONDO E MTL. L'INIZIATIVA DI QUESTO PROGETTO SI BASA SULL'ESISTENZA DI RISULTATI INIZIALI PROMETTENTI IN QUESTA DIREZIONE. LA NOSTRA IPOTESI DI LAVORO È: LE RETI NEURALI PROFONDE POSSONO BENEFICIARE DELLA STRATEGIA DI APPRENDIMENTO MULTITASKING, IN PARTICOLARE LE RETI FORMATE DA PIÙ COMPITI AUMENTANO LE LORO PRESTAZIONI RISPETTO ALLE RETI FORMATE DA UN SINGOLO COMPITO. INOLTRE, L'APPRENDIMENTO MULTITASKING PUÒ ESSERE MOLTO UTILE QUANDO L'INSIEME DI DATI PER UN COMPITO NON È ABBASTANZA GRANDE. IN QUESTO CASO L'ASSENZA DI DATI IN UN COMPITO È COMPENSATA DAI DATI DEGLI ALTRI COMPITI RIMANENTI. PER QUESTO MOTIVO, INTENDIAMO STUDIARE IN DETTAGLIO IL DEEP MULTITASK LEARNING (DMTL) COME PARTE DI QUESTO PROGETTO. INTENDIAMO DEFINIRE UN QUADRO GENERALE PER LA PROGETTAZIONE DI ARCHITETTURE DMTL E STRATEGIE OTTIMALI PER LA LORO FORMAZIONE. INOLTRE, SI STUDIERÀ L'EFFETTO DELLE SERIE DI DATI SCOMPENSATE PER APPRENDERE LE RETI DMTL. NELLO SPECIFICO, LE RETI DMTL SARANNO APPLICATE A DIVERSE APPLICAZIONI TRA CUI IL RILEVAMENTO DI OGGETTI, LA CLASSIFICAZIONE DELLE SCENE, IL RILEVAMENTO DELLA "SALENZA", L'AUTOMAZIONE DEL PROCESSO DI DESCRIZIONE DEL CONTENUTO DELL'IMMAGINE E IL MONITORAGGIO VISIVO (TEMA DI RICERCA IN CUI IL GRUPPO DI LAMPADE È GIÀ COINVOLTO MA CHE SARÀ ORA CONSIDERATO DAL PUNTO DI VISTA DI UN UNICO COMPITO). (Italian)
16 January 2022
0 references
Η ΒΑΘΙΆ ΜΆΘΗΣΗ («ΒΑΘΙΆ ΜΆΘΗΣΗ») ΈΧΕΙ ΚΑΤΑΣΤΕΊ Η ΚΑΤ’ ΕΞΟΧΉΝ ΤΕΧΝΙΚΉ ΣΤΟΝ ΤΟΜΈΑ ΤΗΣ ΑΥΤΌΜΑΤΗΣ ΜΆΘΗΣΗΣ ΠΟΥ ΕΦΑΡΜΌΖΕΤΑΙ ΣΤΗΝ ΌΡΑΣΗ ΤΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΏΝ. ΜΕ ΒΆΣΗ ΤΗΝ ΕΠΙΤΥΧΊΑ ΤΗΣ ΣΤΗΝ ΤΑΞΙΝΌΜΗΣΗ ΤΩΝ ΕΙΚΌΝΩΝ, Η ΒΑΘΙΆ ΜΆΘΗΣΗ ΈΧΕΙ ΞΕΠΕΡΆΣΕΙ (ΌΣΟΝ ΑΦΟΡΆ ΤΗΝ ΑΠΌΔΟΣΗ) ΆΛΛΕΣ ΤΕΧΝΙΚΈΣ ΤΟΥ ΊΔΙΟΥ ΠΕΔΊΟΥ ΚΑΙ ΧΡΗΣΙΜΟΠΟΙΕΊΤΑΙ ΣΉΜΕΡΑ ΑΠΌ ΤΗΝ ΠΛΕΙΟΝΌΤΗΤΑ ΤΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΏΝ ΣΤΗΝ ΌΡΑΣΗ ΜΈΣΩ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΉ, ΣΥΜΠΕΡΙΛΑΜΒΑΝΟΜΈΝΗΣ ΤΗΣ ΑΝΊΧΝΕΥΣΗΣ ΤΗΣ «ΕΠΕΊΚΕΙΑΣ», ΤΗΣ ΑΝΊΧΝΕΥΣΗΣ ΑΝΤΙΚΕΙΜΈΝΩΝ, ΤΗΣ ΟΠΤΙΚΉΣ ΠΑΡΑΚΟΛΟΎΘΗΣΗΣ, ΤΗΣ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΊΑΣ ΕΙΚΌΝΩΝ ΚΑΙ ΤΗΣ ΑΥΤΟΜΑΤΟΠΟΊΗΣΗΣ ΤΗΣ ΔΙΑΔΙΚΑΣΊΑΣ ΠΕΡΙΓΡΑΦΉΣ ΤΟΥ ΠΕΡΙΕΧΟΜΈΝΟΥ ΤΗΣ ΕΙΚΌΝΑΣ. Η ΕΞΑΓΩΓΗ που επιτυγχάνεται από τα δίκτυα PROFUND NEURONAL οφείλεται στην ύπαρξη πολύ μεγάλων βάσεων δεδομένων και στην ανάπτυξη νέων αναγκών GPUS για τη διαδικασία των βασικών δεδομένων._x000D__x000D_ Η πολυκαθοριστική σύλληψη (MTL — BY ΣΑΣ ΣΤΗΝ ΑΓΓΛΙΚΗ) είναι μια πολύ καλή τεχνική που έχει καθιερωθεί από την ΕΠΙΣΤΗΜΙΚΗ ΚΟΙΝΟΤΗΤΑ ΑΥΤΟΜΑΤΙΚΗΣ ΜΑΘΗΣΗΣ. Η ΤΕΧΝΙΚΉ ΑΥΤΉ ΕΞΕΤΆΖΕΙ ΔΙΆΦΟΡΑ ΚΑΘΉΚΟΝΤΑ ΑΠΌ ΚΟΙΝΟΎ ΜΕ ΣΚΟΠΌ ΤΗΝ ΑΞΙΟΠΟΊΗΣΗ ΤΩΝ ΟΜΟΙΟΤΉΤΩΝ ΠΟΥ ΜΟΙΡΆΖΟΝΤΑΙ. ΩΣ ΕΚ ΤΟΎΤΟΥ, ΜΠΟΡΕΊ ΝΑ ΕΠΙΤΕΥΧΘΕΊ ΒΕΛΤΊΩΣΗ ΤΩΝ ΕΠΙΔΌΣΕΩΝ ΑΠ’ Ό,ΤΙ ΕΆΝ ΚΆΘΕ ΕΡΓΑΣΊΑ ΕΞΕΤΑΖΌΤΑΝ ΧΩΡΙΣΤΆ. Η ΑΊΤΗΣΉ ΣΑΣ ΕΊΝΑΙ ΚΑΤΆΛΛΗΛΗ ΓΙΑ ΟΠΟΙΟΔΉΠΟΤΕ ΠΡΌΒΛΗΜΑ ΌΠΟΥ ΥΠΆΡΧΟΥΝ ΔΙΆΦΟΡΕΣ ΣΧΕΤΙΚΈΣ ΕΡΓΑΣΊΕΣ ΓΙΑ ΝΑ ΜΆΘΕΤΕ Ή/ΚΑΙ ΌΤΑΝ ΥΠΆΡΧΕΙ ΈΝΑ ΜΙΚΡΌ ΣΎΝΟΛΟ ΔΕΔΟΜΈΝΩΝ ΓΙΑ ΝΑ ΜΠΟΡΈΣΕΤΕ ΝΑ ΜΆΘΕΤΕ ΜΙΑ ΣΥΓΚΕΚΡΙΜΈΝΗ ΕΡΓΑΣΊΑ. Η MTL ξεκίνησε από την ικανότητα του ανθρώπου να βελτιώσει τη διαδικασία σύλληψης ενός δικαστηρίου εάν αυτή πραγματοποιείται με τρόπο που συνδέεται με άλλες περιοχές που έχουν συνδεθεί ταυτόχρονα με έναν ατομικό τρόπο._x000D_x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D__x000D x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D__x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D_x000D ΠΡΟΤΕΙΝΕΤΑΙ ΚΑΙ ΜΕΛΕΤΗΣΙΩΤΙΚΟ ΠΛΑΙΣΙΟ ΩΣ ΚΟΙΝΟΤΗΤΕΣ που ΠΕΡΙΛΑΜΒΑΝΟΝΤΑΙ στα ΔΙΚΤΥΑ ΑΝΤΑΓΩΝΙΣΤΙΚΟΤΗΤΑΣ: ΒΑΘΙΆ ΜΆΘΗΣΗ ΚΑΙ MTL. Η ΠΡΩΤΟΒΟΥΛΊΑ ΑΥΤΟΎ ΤΟΥ ΈΡΓΟΥ ΒΑΣΊΖΕΤΑΙ ΣΤΗΝ ΎΠΑΡΞΗ ΕΛΠΙΔΟΦΌΡΩΝ ΑΡΧΙΚΏΝ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΆΤΩΝ ΠΡΟΣ ΤΗΝ ΚΑΤΕΎΘΥΝΣΗ ΑΥΤΉ. Η ΥΠΌΘΕΣΗ ΕΡΓΑΣΊΑΣ ΜΑΣ ΕΊΝΑΙ: ΤΑ ΒΑΘΙΆ ΝΕΥΡΩΝΙΚΆ ΔΊΚΤΥΑ ΜΠΟΡΟΎΝ ΝΑ ΕΠΩΦΕΛΗΘΟΎΝ ΑΠΌ ΤΗ ΣΤΡΑΤΗΓΙΚΉ ΜΆΘΗΣΗΣ ΠΟΛΛΑΠΛΏΝ ΚΑΘΗΚΌΝΤΩΝ, ΤΑ ΔΊΚΤΥΑ ΠΟΛΛΑΠΛΏΝ ΚΑΘΗΚΌΝΤΩΝ ΠΟΥ ΕΚΠΑΙΔΕΎΟΝΤΑΙ I.E. ΑΥΞΆΝΟΥΝ ΤΙΣ ΕΠΙΔΌΣΕΙΣ ΤΟΥΣ ΣΕ ΣΎΓΚΡΙΣΗ ΜΕ ΤΑ ΜΟΝΟΚΑΤΑΡΤΙΣΜΈΝΑ ΔΊΚΤΥΑ. ΕΠΙΠΛΈΟΝ, Η ΜΆΘΗΣΗ ΠΟΛΛΑΠΛΏΝ ΚΑΘΗΚΌΝΤΩΝ ΜΠΟΡΕΊ ΝΑ ΕΊΝΑΙ ΠΟΛΎ ΧΡΉΣΙΜΗ ΌΤΑΝ ΤΟ ΣΎΝΟΛΟ ΔΕΔΟΜΈΝΩΝ ΓΙΑ ΜΙΑ ΕΡΓΑΣΊΑ ΔΕΝ ΕΊΝΑΙ ΑΡΚΕΤΆ ΜΕΓΆΛΟ. ΣΤΗΝ ΠΕΡΊΠΤΩΣΗ ΑΥΤΉ, Η ΑΠΟΥΣΊΑ ΔΕΔΟΜΈΝΩΝ ΣΕ ΜΊΑ ΕΡΓΑΣΊΑ ΑΝΤΙΣΤΑΘΜΊΖΕΤΑΙ ΑΠΌ ΤΑ ΔΕΔΟΜΈΝΑ ΤΩΝ ΆΛΛΩΝ ΥΠΌΛΟΙΠΩΝ ΚΑΘΗΚΌΝΤΩΝ. ΓΙΑ ΤΟ ΛΌΓΟ ΑΥΤΌ, ΣΚΟΠΕΎΟΥΜΕ ΝΑ ΜΕΛΕΤΉΣΟΥΜΕ ΛΕΠΤΟΜΕΡΏΣ ΤΗ ΒΑΘΙΆ ΠΟΛΥΕΡΓΑΣΊΑ ΜΆΘΗΣΗΣ (DMTL) ΣΤΟ ΠΛΑΊΣΙΟ ΑΥΤΟΎ ΤΟΥ ΈΡΓΟΥ. ΣΚΟΠΕΎΟΥΜΕ ΝΑ ΚΑΘΟΡΊΣΟΥΜΕ ΈΝΑ ΓΕΝΙΚΌ ΠΛΑΊΣΙΟ ΓΙΑ ΤΟ ΣΧΕΔΙΑΣΜΌ ΤΩΝ ΑΡΧΙΤΕΚΤΟΝΙΚΏΝ DMTL ΚΑΙ ΤΩΝ ΒΈΛΤΙΣΤΩΝ ΣΤΡΑΤΗΓΙΚΏΝ ΓΙΑ ΤΗΝ ΕΚΠΑΊΔΕΥΣΉ ΤΟΥΣ. ΕΠΙΠΛΈΟΝ, ΘΑ ΜΕΛΕΤΗΘΕΊ Η ΕΠΊΔΡΑΣΗ ΤΩΝ ΜΗ ΑΝΤΙΣΤΑΘΜΙΖΌΜΕΝΩΝ ΣΥΝΌΛΩΝ ΔΕΔΟΜΈΝΩΝ ΓΙΑ ΤΗΝ ΕΚΜΆΘΗΣΗ ΔΙΚΤΎΩΝ DMTL. ΣΥΓΚΕΚΡΙΜΈΝΑ, ΤΑ ΔΊΚΤΥΑ DMTL ΘΑ ΕΦΑΡΜΟΣΤΟΎΝ ΣΕ ΔΙΆΦΟΡΕΣ ΕΦΑΡΜΟΓΈΣ, ΣΥΜΠΕΡΙΛΑΜΒΑΝΟΜΈΝΗΣ ΤΗΣ ΑΝΊΧΝΕΥΣΗΣ ΑΝΤΙΚΕΙΜΈΝΩΝ, ΤΗΣ ΤΑΞΙΝΌΜΗΣΗΣ ΤΩΝ ΣΚΗΝΏΝ, ΤΗΣ ΑΝΊΧΝΕΥΣΗΣ ΤΗΣ «ΕΠΕΊΚΕΙΑΣ», ΤΗΣ ΑΥΤΟΜΑΤΟΠΟΊΗΣΗΣ ΤΗΣ ΔΙΑΔΙΚΑΣΊΑΣ ΠΕΡΙΓΡΑΦΉΣ ΤΩΝ ΠΕΡΙΕΧΟΜΈΝΩΝ ΤΗΣ ΕΙΚΌΝΑΣ ΚΑΙ ΤΗΣ ΟΠΤΙΚΉΣ ΠΑΡΑΚΟΛΟΎΘΗΣΗΣ (ΘΈΜΑΤΑ ΈΡΕΥΝΑΣ ΣΤΑ ΟΠΟΊΑ ΣΥΜΜΕΤΈΧΕΙ ΉΔΗ Η ΟΜΆΔΑ ΛΑΜΠΤΉΡΩΝ, ΑΛΛΆ ΤΑ ΟΠΟΊΑ ΘΑ ΕΞΕΤΑΣΤΟΎΝ ΤΏΡΑ ΑΠΌ ΤΗΝ ΆΠΟΨΗ ΜΙΑΣ ΕΝΙΑΊΑΣ ΕΡΓΑΣΊΑΣ). (Greek)
18 August 2022
0 references
DYB LÆRING ("DYB LÆRING") ER BLEVET TEKNIK PAR EXCELLENCE INDEN FOR AUTOMATISK LÆRING, DER ANVENDES PÅ COMPUTERSYN. BASERET PÅ SUCCESEN MED KLASSIFICERINGEN AF BILLEDER HAR DYB LÆRING (MED HENSYN TIL YDEEVNE) OVERGÅET ANDRE TEKNIKKER AF SAMME OMFANG OG ANVENDES I DAG AF DE FLESTE APPLIKATIONER I VISIONER AF COMPUTER, HERUNDER PÅVISNING AF "SALIENS", DETEKTION AF OBJEKTER, VISUEL SPORING, BILLEDBEHANDLING OG AUTOMATISERING AF PROCESSEN MED AT BESKRIVE INDHOLDET AF BILLEDET. EXIT opnået af PROFUND NEURONAL netværk skyldes eksistensen af meget store databaser og udviklingen af nye GPUS nødvendigheder for processen med grundlæggende data._x000D__x000D_ Den multitasking pågribelse (MTL — DIN SIGLAS I DANSK) det er en meget god teknik, der er blevet etableret af det SCIENTIFISKE FÆLLESSKAB AUTOMATIC LEARNING. DENNE TEKNIK OMFATTER FLERE OPGAVER I FÆLLESSKAB MED DET FORMÅL AT DRAGE FORDEL AF DE LIGHEDER, DE DELER. SOM FØLGE HERAF KAN DER OPNÅS EN FORBEDRING AF YDEEVNEN, END HVIS HVER OPGAVE BLEV BETRAGTET SEPARAT. DIN APPLIKATION ER VELEGNET TIL ETHVERT PROBLEM, HVOR DER ER EN RÆKKE RELATEREDE OPGAVER AT LÆRE OG/ELLER NÅR DER ER ET LILLE DATASÆT FOR AT KUNNE LÆRE EN BESTEMT OPGAVE. MTL blev indledt af menneskets evne til at forbedre en domstols pågribende proces, hvis den udføres på en måde, der er knyttet til andre områder, der samtidig er knyttet til en individuel måde._x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_ x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_ er at proponer og STUDY en teorisk FRAMEWORK som et FÆLLESSKAB INDTRÆNGENDE TWO CONCEPTS: DYB LÆRING OG MTL. INITIATIVET TIL DETTE PROJEKT ER BASERET PÅ EKSISTENSEN AF LOVENDE INDLEDENDE RESULTATER I DENNE RETNING. VORES ARBEJDSHYPOTESE ER: DYBE NEURALE NETVÆRK KAN DRAGE FORDEL AF DEN MULTITASKING LÆRINGSSTRATEGI, I.E. MULTI-TASK-TRAINED NETVÆRK ØGE DERES YDEEVNE SAMMENLIGNET MED SINGLE-TASK-TRAINED NETVÆRK. DERUDOVER KAN MULTITASKING LÆRING VÆRE MEGET NYTTIGT, NÅR DATASÆTTET TIL EN OPGAVE IKKE ER STORT NOK. I DETTE TILFÆLDE KOMPENSERES MANGLEN PÅ DATA I DEN ENE OPGAVE AF DATAENE FOR DEN ANDEN RESTERENDE OPGAVE. DERFOR AGTER VI AT UNDERSØGE DEN DYBE MULTITASK LEARNING (DMTL) I DETALJER SOM EN DEL AF DETTE PROJEKT. VI HAR TIL HENSIGT AT DEFINERE EN GENEREL RAMME FOR UDFORMNINGEN AF DMTL ARKITEKTURER OG OPTIMALE STRATEGIER FOR DERES UDDANNELSE. DESUDEN VIL VIRKNINGEN AF DEKOMPENSEREDE DATASÆT TIL AT LÆRE DMTL-NETVÆRK BLIVE UNDERSØGT. NAVNLIG VIL DMTL-NETVÆRK BLIVE ANVENDT PÅ FLERE APPLIKATIONER, HERUNDER OBJEKTDETEKTERING, KLASSIFICERING AF SCENER, PÅVISNING AF "SALIENCY", AUTOMATISERING AF PROCESSEN MED AT BESKRIVE BILLEDETS INDHOLD OG VISUEL OVERVÅGNING (FORSKNINGSTEMAER, SOM LAMPEGRUPPEN ALLEREDE ER INVOLVERET I, MEN SOM NU VIL BLIVE BEHANDLET UD FRA EN ENKELT OPGAVE). (Danish)
18 August 2022
0 references
SYVÄOPPIMISESTA (”SYVÄ OPPIMINEN”) ON TULLUT TIETOKONENÄKÖÖN SOVELLETTAVA AUTOMAATTINEN OPPIMINEN. KOSKA SYVÄOPPIMINEN ON ONNISTUNUT KUVALUOKITTELUSSA, SE ON YLITTÄNYT (SUORITUSKYVYN KANNALTA) MUUT SAMANLAAJUISET TEKNIIKAT, JA NYKYÄÄN SUURIN OSA TIETOKONEELLA OLEVISTA NÄKÖSOVELLUKSISTA, KUTEN ”ALIENSSIN” HAVAITSEMINEN, ESINEIDEN HAVAITSEMINEN, VISUAALINEN SEURANTA, KUVANKÄSITTELY JA KUVAN SISÄLLÖN KUVAAMISPROSESSIN AUTOMATISOINTI. PROFUND NEURONAL -verkostojen saavuttama EXIT johtuu erittäin suurten tietokantojen olemassaolosta ja uusien GPUS-tarpeiden kehittymisestä perustietojen prosessiin._x000D__x000D_ Monitasking Apprehending (MTL – BYUR SIGLAS IN ENGLISH) on erittäin hyvä tekniikka, jonka SCIENTIFIC YHTEISÖ on perustanut AUTOMATIC LEARNING. TÄLLÄ TEKNIIKALLA ON USEITA YHTEISIÄ TEHTÄVIÄ, JOIDEN TARKOITUKSENA ON HYÖDYNTÄÄ NIIDEN JAKAMIA YHTÄLÄISYYKSIÄ. TÄMÄN SEURAUKSENA SUORITUSKYKYÄ VOIDAAN PARANTAA KUIN JOS KUTAKIN TEHTÄVÄÄ TARKASTELTAISIIN ERIKSEEN. SOVELLUKSESI SOPII KAIKKIIN ONGELMIIN, JOISSA ON USEITA ASIAAN LIITTYVIÄ TEHTÄVIÄ OPITTAVAKSI JA/TAI KUN ON OLEMASSA PIENI TIETOKOKONAISUUS, JOKA VOI OPPIA TIETYN TEHTÄVÄN. MTL:n käynnisti ihmisen kyky parantaa tuomioistuimen kiinniottoprosessia, jos se toteutetaan tavalla, joka liittyy muihin alueisiin, jotka ovat samanaikaisesti yhteydessä yksilölliseen tapaan._x000D_ _x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___x000D___x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005F on Proponer ja STUDY A theoric FRAMEWORK AS YHTEISÖN KÄYTTÖ KOSKEVAT KÄYTTÖJÄRJESTELMÄ: SYVÄOPPIMINEN JA MTL. TÄMÄN HANKKEEN ALOITE PERUSTUU LUPAAVIIN ALUSTAVIIN TULOKSIIN TÄSSÄ ASIASSA. TYÖOLETTAMUKSEMME ON: SYVÄ HERMOVERKOT VOIVAT HYÖTYÄ MONITASOISEN OPPIMISEN STRATEGIASTA, I.E. MONITOIMIKOULUTETUT VERKOT PARANTAVAT SUORITUSKYKYÄÄN VERRATTUNA YKSITOIMISIIN VERKKOIHIN. LISÄKSI MONITASOINEN OPPIMINEN VOI OLLA ERITTÄIN HYÖDYLLISTÄ, KUN TEHTÄVÄN TIETOAINEISTO EI OLE TARPEEKSI SUURI. TÄSSÄ TAPAUKSESSA TIETOJEN PUUTTUMINEN YHDESTÄ TEHTÄVÄSTÄ KORVATAAN MUIDEN JÄLJELLÄ OLEVIEN TEHTÄVIEN TIEDOILLA. TÄSTÄ SYYSTÄ AIOMME TUTKIA YKSITYISKOHTAISESTI SYVÄÄ MONITEHTÄVÄOPPIMISTA (DMTL) OSANA TÄTÄ HANKETTA. AIOMME MÄÄRITELLÄ YLEISET PUITTEET DMTL-ARKKITEHTUURIEN SUUNNITTELULLE JA OPTIMAALISILLE STRATEGIOILLE NIIDEN KOULUTUSTA VARTEN. LISÄKSI TUTKITAAN DEKOMPENSOITUJEN TIETOKOKONAISUUKSIEN VAIKUTUSTA DMTL-VERKKOJEN OPPIMISEEN. ERITYISESTI DMTL-VERKKOJA SOVELLETAAN USEISIIN SOVELLUKSIIN, KUTEN OBJEKTIEN HAVAITSEMISEEN, KOHTAUSTEN LUOKITTELUUN, ”ALIENSSIN” HAVAITSEMISEEN, KUVAN SISÄLLÖN KUVAILEMISPROSESSIN AUTOMATISOINTIIN JA VISUAALISEEN SEURANTAAN (TUTKIMUSAIHEET, JOIHIN VALAISINRYHMÄ ON JO OSALLISTUNUT MUTTA JOITA TARKASTELLAAN NYT YHDEN TEHTÄVÄN NÄKÖKULMASTA). (Finnish)
18 August 2022
0 references
IT-TAGĦLIM FIL-FOND (‘TAGĦLIM PROFOND’) SAR IT-TEKNIKA PAR EĊĊELLENZA FIL-QASAM TAT-TAGĦLIM AWTOMATIKU APPLIKAT GĦALL-VIŻJONI TAL-KOMPJUTER. ABBAŻI TAS-SUĊĊESS TIEGĦU FIL-KLASSIFIKAZZJONI TAL-IMMAĠNIJIET, IT-TAGĦLIM FIL-FOND QABEŻ (F’TERMINI TA’ PRESTAZZJONI) TEKNIKI OĦRA TAL-ISTESS KAMP TA’ APPLIKAZZJONI U QED JINTUŻA LLUM MILL-MAĠĠORANZA TAL-APPLIKAZZJONIJIET FIL-VIŻJONI MILL-KOMPJUTER, INKLUŻ ID-DETEZZJONI TA’ “SALIENCY”, ID-DETEZZJONI TA’ OĠĠETTI, IT-TRAĊĊAR VIŻIV, L-IPPROĊESSAR TAL-IMMAĠNI U L-AWTOMATIZZAZZJONI TAL-PROĊESS TA’ DESKRIZZJONI TAL-KONTENUT TAL-IMMAĠNI. L-EXIT miksub min-netwerks PROFUND NEURONALI huwa dovut għall-eżistenza ta’ bażijiet tad-data kbar ħafna u l-iżvilupp ta’ ħtiġijiet ġodda tal-GPUS għall-proċess ta’ data bażika._x000D__x000D_ Il-qbid multitasking (MTL — BY SIGLAS TIEGĦEK F’ENGLISH) huwa tekniku tajjeb ħafna li ġie stabbilit mill-KOMUNITÀ SCIENTIFIC TA’ LEARNIJA AWTOMATIKA. DIN IT-TEKNIKA TIKKONTEMPLA DIVERSI KOMPITI B’MOD KONĠUNT BIL-GĦAN LI JITTIEĦED VANTAĠĠ MIS-SIMILARITAJIET LI JAQSMU BEJNIETHOM. B’RIŻULTAT TA’ DAN, JISTA’ JINKISEB TITJIB FIL-PRESTAZZJONI MILLI KIEKU KULL KOMPITU KIEN IKKUNSIDRAT SEPARATAMENT. L-APPLIKAZZJONI TIEGĦEK HIJA ADATTATA GĦAL KWALUNKWE PROBLEMA FEJN HEMM GĦADD TA’ KOMPITI RELATATI BIEX TITGĦALLEM U/JEW META JKUN HEMM SETT TA’ DATA ŻGĦIR BIEX WIEĦED IKUN JISTA’ JITGĦALLEM KOMPITU PARTIKOLARI. L-MTL inbeda bil-kapaċità tal-bniedem li jtejjeb il-proċess ta’ qbid ta’ qorti jekk jitwettaq b’mod li huwa marbut ma’ territorji oħra li kienu marbuta ma’, fl-istess ħin bħall-istess ħin, mod individwali._x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005F l-OBJECTIVE TA’ THIS MEMORYY GĦANDHOM Jipproponu U JIXTIEQ QAFAS Teoriċi KOMUNITÀ DWAR IL-KONCEPTI TWO: TAGĦLIM FIL-FOND U MTL. L-INIZJATTIVA TA’ DAN IL-PROĠETT HIJA BBAŻATA FUQ L-EŻISTENZA TA’ RIŻULTATI INIZJALI PROMETTENTI F’DIN ID-DIREZZJONI. IPOTEŻI TAX-XOGĦOL TAGĦNA HIJA: NETWERKS NEWRALI FIL-FOND JISTGĦU JIBBENEFIKAW MILL-ISTRATEĠIJA TA ‘TAGĦLIM MULTITASKING, I.E. NETWERKS IMĦARRĠA B’DIVERSI KOMPITI JŻIDU L-PRESTAZZJONI TAGĦHOM META MQABBLA MA’ NETWERKS IMĦARRĠA B’KOMPITU WIEĦED. BARRA MINN HEKK, IT-TAGĦLIM MULTITASKING JISTA’ JKUN UTLI ĦAFNA META S-SETT TAD-DATA GĦAL KOMPITU MA JKUNX KBIR BIŻŻEJJED. F’DAN IL-KAŻ IN-NUQQAS TA’ DATA F’KOMPITU WIEĦED HUWA KKUMPENSAT MID-DATA TAL-KOMPITI L-OĦRA LI JIFDAL. GĦAL DIN IR-RAĠUNI, GĦANDNA L-INTENZJONI LI JISTUDJAW FID-DETTALL IT-TAGĦLIM MULTITASK FIL-FOND (DMTL) BĦALA PARTI MINN DAN IL-PROĠETT. BIĦSIEBNA NIDDEFINIXXU QAFAS ĠENERALI GĦAT-TFASSIL TA’ ARKITETTURI DMTL U STRATEĠIJI OTTIMALI GĦAT-TAĦRIĠ TAGĦHOM. BARRA MINN HEKK, SE JIĠI STUDJAT L-EFFETT TAS-SETTIJIET TAD-DATA DEKOMPENSATI BIEX JITGĦALLMU N-NETWERKS DMTL. B’MOD SPEĊIFIKU, IN-NETWERKS DMTL SE JIĠU APPLIKATI GĦAL DIVERSI APPLIKAZZJONIJIET INKLUŻI D-DETEZZJONI TAL-OĠĠETTI, IL-KLASSIFIKAZZJONI TAX-XENI, ID-DETEZZJONI TAS-“SOLIDARJETÀ”, L-AWTOMATIZZAZZJONI TAL-PROĊESS TAD-DESKRIZZJONI TAL-KONTENUT TAL-IMMAĠNI U L-MONITORAĠĠ VIŻWALI (TEMI TA’ RIĊERKA LI FIHOM IL-GRUPP TAL-BOZOZ HUWA DIĠÀ INVOLUT IŻDA LI ISSA SE JIĠU KKUNSIDRATI MILL-PERSPETTIVA TA’ KOMPITU WIEĦED). (Maltese)
18 August 2022
0 references
DZIĻĀ MĀCĪŠANĀS (“DZIĻĀ MĀCĪŠANĀS”) IR KĻUVUSI PAR TEHNIKU PAR IZCILĪBU AUTOMĀTISKĀS MĀCĪŠANĀS JOMĀ, KO IZMANTO DATORREDZEI. PAMATOJOTIES UZ PANĀKUMIEM ATTĒLU KLASIFIKĀCIJĀ, DZIĻĀ MĀCĪŠANĀS IR PĀRSNIEGUSI (SNIEGUMA ZIŅĀ) CITAS TĀDAS PAŠAS JOMAS METODES, UN MŪSDIENĀS TO IZMANTO LIELĀKĀ DAĻA LIETOJUMPROGRAMMU REDZEI AR DATORU, TOSTARP “SALIENCES” NOTEIKŠANA, OBJEKTU NOTEIKŠANA, VIZUĀLĀ IZSEKOŠANA, ATTĒLU APSTRĀDE UN ATTĒLA SATURA APRAKSTA PROCESA AUTOMATIZĀCIJA. PROFUND NEURONAL tīklu sasniegtais EXIT ir saistīts ar ļoti lielu datu bāzu esamību un jaunu GPUS vajadzību attīstību pamatdatu procesā._x000D__x000D_ Daudzuzdevumu aizturēšana (MTL — BY YOUR SIGLAS IN ENGLISH) ir ļoti laba tehnika, ko izveidojusi AUTOMATIC LEARNING SCIENTIFIC COMMUNITY. ŠĪ METODE KOPĪGI APSVER VAIRĀKUS UZDEVUMUS, LAI IZMANTOTU TO KOPĪGĀS LĪDZĪBAS. TĀ REZULTĀTĀ VAR PANĀKT IZPILDES UZLABOŠANOS NEKĀ TAD, JA KATRS UZDEVUMS TIKTU APLŪKOTS ATSEVIŠĶI. JŪSU PIETEIKUMS IR PIEMĒROTS JEBKURAI PROBLĒMAI, JA IR VAIRĀKI SAISTĪTI UZDEVUMI, LAI MĀCĪTOS UN/VAI JA IR NELIELA DATU KOPA, LAI VARĒTU APGŪT KONKRĒTU UZDEVUMU. MTL tika uzsākta, pateicoties cilvēka spējai uzlabot tiesas aizturēšanas procesu, ja tas tiek veikts tādā veidā, kas ir saistīts ar citām teritorijām, kuras vienlaikus ir saistītas ar individuālu ceļu._x000D_ _x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_ x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005F ir Proponer un STUDY teorētisko FRAMEWORK kā KOPIENA INCLUDING TWO CONCEPTS: DZIĻĀ MĀCĪŠANĀS UN MTL. ŠĀ PROJEKTA INICIATĪVAS PAMATĀ IR DAUDZSOLOŠI SĀKOTNĒJIE REZULTĀTI ŠAJĀ VIRZIENĀ. MŪSU DARBA HIPOTĒZE IR ŠĀDA: DZIĻI NEIRONU TĪKLI VAR GŪT LABUMU NO VAIRĀKUZDEVUMU MĀCĪŠANĀS STRATĒĢIJAS, I.E. VAIRĀKU UZDEVUMU APMĀCĪTI TĪKLI PALIELINA TO VEIKTSPĒJU SALĪDZINĀJUMĀ AR VIENA UZDEVUMA APMĀCĪTIEM TĪKLIEM. TURKLĀT VAIRĀKUZDEVUMU MĀCĪŠANĀS VAR BŪT ĻOTI NODERĪGA, JA UZDEVUMA DATU KOPA NAV PIETIEKAMI LIELA. ŠAJĀ GADĪJUMĀ DATU TRŪKUMS VIENĀ UZDEVUMĀ TIEK KOMPENSĒTS AR CITU ATLIKUŠO UZDEVUMU DATIEM. ŠĪ IEMESLA DĒĻ MĒS PLĀNOJAM DETALIZĒTI IZPĒTĪT DZIĻO VAIRĀKU UZDEVUMU MĀCĪŠANOS (DMTL) KĀ DAĻU NO ŠĪ PROJEKTA. MĒS PLĀNOJAM NOTEIKT VISPĀRĒJU SISTĒMU DMTL ARHITEKTŪRAS IZSTRĀDEI UN OPTIMĀLĀM STRATĒĢIJĀM TO APMĀCĪBAI. TURKLĀT TIKS PĒTĪTA DEKOMPENSĒTO DATU KOPU IETEKME UZ DMTL TĪKLU APGUVI. KONKRĒTI, DMTL TĪKLI TIKS IZMANTOTI VAIRĀKIEM LIETOJUMIEM, TOSTARP OBJEKTU ATKLĀŠANAI, AINU KLASIFIKĀCIJAI, “LALITĀTES” NOTEIKŠANAI, ATTĒLA SATURA APRAKSTĪŠANAS PROCESA AUTOMATIZĀCIJAI UN VIZUĀLAJAM MONITORINGAM (PĒTNIECĪBAS TĒMAS, KURĀS LAMPU GRUPA JAU IR IESAISTĪTA, BET KURAS TAGAD TIKS APLŪKOTAS NO VIENA UZDEVUMA VIEDOKĻA). (Latvian)
18 August 2022
0 references
HLBOKÉ UČENIE SA („HLBOKÉ UČENIE“) SA STALO TECHNIKOU PAR EXCELLENCE V OBLASTI AUTOMATICKÉHO VZDELÁVANIA APLIKOVANÉHO NA POČÍTAČOVÉ VIDENIE. NA ZÁKLADE ÚSPEŠNOSTI PRI KLASIFIKÁCII OBRÁZKOV HĹBKOVÉ UČENIE PREKONALO (POKIAĽ IDE O VÝKON) INÉ TECHNIKY ROVNAKÉHO ROZSAHU A V SÚČASNOSTI HO VÄČŠINA APLIKÁCIÍ VO VIDENÍ POČÍTAČOM POUŽÍVA, VRÁTANE DETEKCIE „SÁLOSTI“, DETEKCIE OBJEKTOV, VIZUÁLNEHO SLEDOVANIA, SPRACOVANIA OBRAZU A AUTOMATIZÁCIE PROCESU OPISOVANIA OBSAHU OBRAZU. EXIT dosiahnutý sieťami PROFUND NEURONAL je spôsobený existenciou veľmi veľkých databáz a vývojom nových potrieb GPUS pre proces základných dát._x000D__x000D_ Multitasking zachytenie (MTL – BY SIGLAS IN ENGLISH) je to veľmi dobrá technika, ktorá bola založená SCIENTIFICKÉHO SPOLOČENSTVA AUTOMATICKÉHO LEARNINGU. TÁTO TECHNIKA ZVAŽUJE NIEKOĽKO ÚLOH SPOLOČNÝM SPÔSOBOM S CIEĽOM VYUŽIŤ PODOBNOSTI, KTORÉ ZDIEĽAJÚ. V DÔSLEDKU TOHO MOŽNO DOSIAHNUŤ ZLEPŠENIE VÝKONNOSTI, NEŽ KEBY SA KAŽDÁ ÚLOHA POSUDZOVALA SAMOSTATNE. VAŠA ŽIADOSŤ JE VHODNÁ PRE AKÝKOĽVEK PROBLÉM, KEĎ SA TREBA NAUČIŤ NIEKOĽKO SÚVISIACICH ÚLOH A/ALEBO AK EXISTUJE MALÝ SÚBOR ÚDAJOV, ABY STE SA MOHLI NAUČIŤ KONKRÉTNU ÚLOHU. MTL bola iniciovaná schopnosťou človeka zlepšiť proces zadržania súdu, ak sa vykonáva spôsobom, ktorý je spojený s inými územiami, ktoré boli spojené s individuálnym spôsobom v rovnakom čase._x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__ x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x005F je Proponer A ŠTUDY Teorický FRAMWORK ako Spoločenstva, ktorý zahŕňa DWO CONCEPTS: HLBOKÉ UČENIE A MTL. INICIATÍVA TOHTO PROJEKTU JE ZALOŽENÁ NA EXISTENCII SĽUBNÝCH POČIATOČNÝCH VÝSLEDKOV V TOMTO SMERE. NAŠA PRACOVNÁ HYPOTÉZA JE: HLBOKÉ NEURÓNOVÉ SIETE MÔŽU ŤAŽIŤ ZO STRATÉGIE VIACÚČELOVÉHO VZDELÁVANIA, I.E. SIETE VYŠKOLENÉ VIACERÝMI ÚLOHAMI ZVYŠUJÚ SVOJU VÝKONNOSŤ V POROVNANÍ SO SIEŤAMI VYŠKOLENÝMI NA JEDNU ÚLOHU. OKREM TOHO, MULTITASKING UČENIE MÔŽE BYŤ VEĽMI UŽITOČNÉ, KEĎ SÚBOR ÚDAJOV PRE ÚLOHU NIE JE DOSTATOČNE VEĽKÝ. V TOMTO PRÍPADE SA NEPRÍTOMNOSŤ ÚDAJOV V RÁMCI JEDNEJ ÚLOHY KOMPENZUJE ÚDAJMI O OSTATNÝCH ZOSTÁVAJÚCICH ÚLOHÁCH. Z TOHTO DÔVODU MÁME V ÚMYSLE PODROBNE ŠTUDOVAŤ HLBOKÉ MULTITASK LEARNING (DMTL) AKO SÚČASŤ TOHTO PROJEKTU. MÁME V ÚMYSLE DEFINOVAŤ VŠEOBECNÝ RÁMEC PRE NAVRHOVANIE DMTL ARCHITEKTÚRY A OPTIMÁLNE STRATÉGIE PRE ICH VZDELÁVANIE. OKREM TOHO SA BUDE SKÚMAŤ ÚČINOK DEKOMPENZOVANÝCH SÚBOROV ÚDAJOV NA UČENIE SA DMTL SIETÍ. KONKRÉTNE SA SIETE DMTL BUDÚ UPLATŇOVAŤ NA VIACERÉ APLIKÁCIE VRÁTANE DETEKCIE OBJEKTOV, KLASIFIKÁCIE SCÉN, DETEKCIE „SALIVENTNOSTI“, AUTOMATIZÁCIE PROCESU OPISOVANIA OBSAHU OBRAZU A VIZUÁLNEHO MONITOROVANIA (VÝSKUMNÉ TÉMY, DO KTORÝCH JE SKUPINA SVIETIDIEL UŽ ZAPOJENÁ, ALE KTORÉ SA TERAZ BUDÚ POSUDZOVAŤ Z HĽADISKA JEDINEJ ÚLOHY). (Slovak)
18 August 2022
0 references
IS Í AN DOMHAINFHOGHLAIM (‘AN FHOGHLAIM DHOMHAIN’) AN TEICNÍC PAR EXCELLENCE I RÉIMSE NA FOGHLAMA UATHOIBRÍCHE A CHUIRTEAR I BHFEIDHM AR FHÍS RÍOMHAIRE. BUNAITHE AR AN RATH A BHÍ UIRTHI IN AICMIÚ ÍOMHÁNNA, TÁ AN DOMHAINFHOGHLAIM TAR ÉIS DUL THAR THEICNÍCÍ EILE A BHFUIL AN RAON FEIDHME CÉANNA ACU (I DTÉARMAÍ FEIDHMÍOCHTA) AGUS TÁ SÍ Á HÚSÁID INNIU AG FORMHÓR NA BHFEIDHMCHLÁR I BHFÍS AR RÍOMHAIRE, LENA N-ÁIRÍTEAR ‘SALIENCY’ A BHRATH, RUDAÍ A BHRATH, RIANÚ AMHAIRC, PRÓISEÁIL ÍOMHÁNNA AGUS UATHOIBRIÚ AN PHRÓISIS CHUN CUR SÍOS A DHÉANAMH AR ÁBHAR NA HÍOMHÁ. Tá an EXIT bainte amach ag na líonraí profund NEURONAL mar gheall ar bhunachair sonraí an-mhór a bheith ann agus riachtanais GPUanna nua a fhorbairt le haghaidh phróiseas na sonraí bunúsacha._x000D__x000D_ an t-iltasking a ghabháil (MTL — BY DO Siglas IN ENGLISH) is teicnic an-mhaith é atá bunaithe ag an COMMUNITY SCIENTIC OF AUTOMATIC LEARNÚ. DÉANANN AN TEICNÍC SEO ROINNT TASCANNA AR BHEALACH COMHPHÁIRTEACH LEIS AN AIDHM LEAS A BHAINT AS NA COSÚLACHTAÍ A ROINNEANN SIAD. MAR THORADH AIR SIN, IS FÉIDIR FEABHAS A CHUR AR FHEIDHMÍOCHT A BHAINT AMACH NÁ DÁ NDÉANFAÍ GACH TASC A MHEAS AR LEITHLIGH. TÁ D’IARRATAS OIRIÚNACH D’AON FHADHB INA BHFUIL ROINNT TASCANNA GAOLMHARA LE FOGHLAIM AGUS/NÓ NUAIR ATÁ TACAR SONRAÍ BEAG ANN LE BHEITH IN ANN TASC AR LEITH A FHOGHLAIM. Tionscnaíodh MTL mar gheall ar chumas an duine an próiseas gabhála cúirte a fheabhsú má chuirtear i gcrích é ar bhealach atá nasctha le críocha eile atá nasctha le bealach aonair._x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__S__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000 DOMHAINFHOGHLAIM AGUS MTL. TÁ TIONSCNAMH AN TIONSCADAIL SEO BUNAITHE AR THORTHAÍ TOSAIGH A BHFUIL GEALLADH FÚTHU A BHEITH ANN SA TREO SIN. IS É ÁR HIPITÉIS OIBRE: IS FÉIDIR LE LÍONRAÍ NÉARACHA DOIMHNE LEAS A BHAINT AS AN STRAITÉIS FOGHLAMA ILTAISCEÁLA, CUIREANN LÍONRAÍ ILTÁSTÁLACHA LENA BHFEIDHMÍOCHT I GCOMPARÁID LE LÍONRAÍ FAOI OILIÚINT AONCASC. INA THEANNTA SIN, IS FÉIDIR LE FOGHLAIM MULTITASKING A BHEITH AN-ÚSÁIDEACH NUAIR NACH BHFUIL AN TACAR SONRAÍ LE HAGHAIDH TASC MÓR GO LEOR. SA CHÁS SEO DÉANTAR EASPA SONRAÍ I GCÚRAM AMHÁIN A CHÚITEAMH LE SONRAÍ NA GCÚRAIMÍ EILE ATÁ FÁGTHA. AR AN GCÚIS SEO, TÁ SÉ I GCEIST AGAINN STAIDÉAR MIONSONRAITHE A DHÉANAMH AR AN BHFOGHLAIM ILTÁSC DOMHAIN (DMTL) MAR CHUID DEN TIONSCADAL SEO. TÁ SÉ I GCEIST AGAINN CREAT GINEARÁLTA A SHAINIÚ LE HAGHAIDH DEARADH AILTIREACHTAÍ DMTL AGUS STRAITÉISÍ OPTAMACHA DÁ N-OILIÚINT. INA THEANNTA SIN, DÉANFAR STAIDÉAR AR ÉIFEACHT NA DTACAR SONRAÍ CÚITIMH CHUN LÍONRAÍ DMTL A FHOGHLAIM. GO SONRACH, CUIRFEAR LÍONRAÍ DMTL I BHFEIDHM AR ROINNT FEIDHMCHLÁR LENA N-ÁIRÍTEAR A BHRATH RÉAD, RANGÚ RADHAIRC, A BHRATH AR AN ‘SALIENCY’, UATHOIBRIÚ AN PHRÓISIS CUR SÍOS A DHÉANAMH AR ÁBHAR AN ÍOMHÁ AGUS MONATÓIREACHT AMHAIRC (TÉAMAÍ TAIGHDE INA BHFUIL AN GRÚPA LAMPA PÁIRTEACH CHEANA FÉIN ACH A CHUIRFEAR SAN ÁIREAMH ANOIS Ó THAOBH TASC AMHÁIN). (Irish)
18 August 2022
0 references
HLUBOKÉ UČENÍ („HLUBOKÉ UČENÍ“) SE STALO TECHNIKOU PAR EXCELLENCE V OBLASTI AUTOMATICKÉHO UČENÍ APLIKOVANÉHO NA POČÍTAČOVÉ VIDĚNÍ. NA ZÁKLADĚ JEHO ÚSPĚCHU V KLASIFIKACI OBRAZŮ, HLUBOKÉ UČENÍ PŘEKONALO (Z HLEDISKA VÝKONU) JINÉ TECHNIKY STEJNÉHO ROZSAHU A JE DNES POUŽÍVÁNO VĚTŠINOU APLIKACÍ VE VIDĚNÍ POČÍTAČEM, VČETNĚ DETEKCE „SALIENCY“, DETEKCE OBJEKTŮ, VIZUÁLNÍHO SLEDOVÁNÍ, ZPRACOVÁNÍ OBRAZU A AUTOMATIZACE PROCESU POPISU OBSAHU OBRAZU. EXIT, kterého dosáhly sítě PROFUND NEURONAL, je dán existencí velmi rozsáhlých databází a vývojem nových potřeb GPUS pro proces základních dat._x000D__x000D_ Multitasking (MTL – BYR SIGLAS IN ENGLISH) je to velmi dobrá technika, kterou založila SCIENTIFICKÉ SPOLEČENSTVÍ AUTOMATICKÉHO LEARNINGu. TATO TECHNIKA ZVAŽUJE NĚKOLIK ÚKOLŮ SPOLEČNÝM ZPŮSOBEM S CÍLEM VYUŽÍT PODOBNOSTI, KTERÉ SDÍLEJÍ. V DŮSLEDKU TOHO LZE DOSÁHNOUT ZLEPŠENÍ VÝKONNOSTI, NEŽ KDYBY BYL KAŽDÝ ÚKOL POSUZOVÁN SAMOSTATNĚ. VAŠE APLIKACE JE VHODNÁ PRO JAKÝKOLI PROBLÉM, POKUD EXISTUJE ŘADA SOUVISEJÍCÍCH ÚKOLŮ K UČENÍ A/NEBO KDYŽ EXISTUJE MALÝ DATOVÝ SOUBOR, ABY SE MOHL NAUČIT KONKRÉTNÍ ÚKOL. MTL byla iniciována schopností člověka zlepšit proces zadržení soudu, pokud je prováděn způsobem, který je spojen s jinými územími, která byla současně spojena s individuálním způsobem._x000D_ _x000D___x000D___x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_ x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005F OBJEKTU TÉHO MEMORY je to zastánce a odborný teoretický FRAMEWORK jako SPOLEČNOST, který zahrnuje dvě části: HLUBOKÉ UČENÍ A MTL. INICIATIVA TOHOTO PROJEKTU JE ZALOŽENA NA EXISTENCI SLIBNÝCH POČÁTEČNÍCH VÝSLEDKŮ V TOMTO SMĚRU. NAŠE PRACOVNÍ HYPOTÉZA JE: HLUBOKÉ NEURONOVÉ SÍTĚ MOHOU TĚŽIT ZE STRATEGIE MULTITASKINGOVÉHO UČENÍ, TJ. SÍTĚ ZAMĚŘENÉ NA VÍCE ÚKOLŮ ZVYŠUJÍ JEJICH VÝKONNOST VE SROVNÁNÍ SE SÍTĚMI VYŠKOLENÝMI PRO JEDNOTLIVÉ ÚKOLY. KROMĚ TOHO, MULTITASKING UČENÍ MŮŽE BÝT VELMI UŽITEČNÉ, POKUD DATOVÝ SOUBOR PRO ÚKOL NENÍ DOSTATEČNĚ VELKÝ. V TOMTO PŘÍPADĚ JE ABSENCE ÚDAJŮ V JEDNOM ÚKOLU KOMPENZOVÁNA ÚDAJI OSTATNÍCH ZBÝVAJÍCÍCH ÚKOLŮ. Z TOHOTO DŮVODU HODLÁME V RÁMCI TOHOTO PROJEKTU PODROBNĚ STUDOVAT HLUBOKÉ MULTITASK LEARNING (DMTL). MÁME V ÚMYSLU DEFINOVAT OBECNÝ RÁMEC PRO NÁVRH ARCHITEKTURY DMTL A OPTIMÁLNÍ STRATEGIE PRO JEJICH ŠKOLENÍ. KROMĚ TOHO BUDE STUDOVÁN ÚČINEK DEKOMPENZOVANÝCH DATOVÝCH SOUBORŮ PRO UČENÍ DMTL SÍTÍ. KONKRÉTNĚ BUDOU SÍTĚ DMTL APLIKOVÁNY NA NĚKOLIK APLIKACÍ, VČETNĚ DETEKCE OBJEKTŮ, KLASIFIKACE SCÉN, DETEKCE „SALIENCY“, AUTOMATIZACE PROCESU POPISU OBSAHU OBRAZU A VIZUÁLNÍHO MONITOROVÁNÍ (VÝZKUMNÁ TÉMATA, DO NICHŽ JE SKUPINA SVĚTELNÝCH ZDROJŮ JIŽ ZAPOJENA, ALE KTERÁ BUDOU NYNÍ POSUZOVÁNA Z HLEDISKA JEDINÉHO ÚKOLU). (Czech)
18 August 2022
0 references
A APRENDIZAGEM APROFUNDADA (a seguir «APRENDIZAGEM APROFUNDADA») tornou-se a EXCELÊNCIA TÉCNICA PAR NO DOMÍNIO DA APRENDIZAGEM AUTOMÁTICA APLICADA À VISÃO COMPUTADORA. Com base no seu sucesso na classificação das imagens, a aprendizagem aprofundada ultrapassou (em termos de desempenho) outras técnicas do mesmo âmbito e é utilizada hoje pela maioria das aplicações em vista por computador, incluindo a deteção de «saliência», a deteção de objetos, o rastreio visual, o processamento de imagens e a automatização do processo de descrição dos conteúdos da imagem. A saída alcançada pelas redes PROFUND NEURONAL deve-se à existência de bases de dados muito grandes e ao desenvolvimento de novas necessidades GPUS para o processo de dados básicos._x000D__x000D_ A apreensão multitarefa (MTL — BY YOUR SIGLAS IN ENGLISH) é uma técnica muito boa que foi estabelecida pela COMUNIDADE CIENTÍFICA DE APRENDIZAGEM AUTOMÁTICA. Esta técnica inclui várias tarefas de forma conjunta com o objetivo de beneficiar das similitudes que compartilham. Como resultado, uma melhoria no desempenho pode ser alcançada do que se cada tarefa fosse considerada separadamente. O seu pedido é adequado para qualquer problema onde há um número de tarefas relacionadas para aprender e / ou quando há um pequeno conjunto de dados para ser capaz de aprender uma tarefa específica. MTL was initiated by the capacity of the human being to improve the apprehending process of a court if it is carried out in a way that is linked to other territories that have been linked to, at the same time as the same time, an individual way._x000D_ _x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005F the OBJECTIVE OF THIS MEMORY IS TO PROPONER AND STUDY A THEORIC FRAMEWORK AS A COMMUNITY INCLUDING THE TWO CONCEPTS: APRENDIZAGEM PROFUNDA E MTL. A INICIATIVA DO PRESENTE PROJECTO BASEA-SE NA EXISTÊNCIA DE PROMISSÃO DE RESULTADOS INICIAIS NA PRESENTE DIREÇÃO. A nossa hipótese de trabalho é: REDES NEURAIS PROFUNDAS PODEM BENEFÍCIO DA ESTRATÉGIA DE APRENDIZAGEM MULTI-TASK, I.E. REDES MULTI-TASK-TRAINADAS AUMENTAM O SEU DESEMPENHO COMPARADO COM REDES ÚNICAS-TASK-TRAINADAS. Além disso, a aprendizagem múltipla pode ser muito útil quando o conjunto de dados para uma tarefa não é grande o suficiente. Neste caso, a ausência de dados numa tarefa é compensada pelos dados das outras tarefas remanescentes. Por esta razão, pretendemos estudar em detalhe o profundo MULTITASK LEARNING (DMTL) como parte deste projeto. Tencionamos definir um quadro geral para a conceção de arquiteturas DMTL e estratégias ideais para a sua formação. Além disso, o efeito dos dados desativados na aprendizagem das redes DMTL será produzido. ESPECIFICAMENTE, AS REDES DMTL SERÃO APLICADAS A DIVERSAS APLICAÇÕES, INCLUINDO A DETEÇÃO DE OBJETOS, A CLASSIFICAÇÃO DOS SÉCULOS, A DETEÇÃO DA «SALIÊNCIA», A AUTOMAÇÃO DO PROCESSO DE DESCRIÇÃO DO CONTEÚDO DA IMAGEM E ACOMPANHAMENTO VISUAL (temas de investigação EM QUE O GRUPO LAMP JÁ ESTÁ ENVOLVIDO, MAS QUE NÃO SERÃO CONSIDERADOS DO PONTO DE VISTA DE UMA ÚNICA FUNÇÃO). (Portuguese)
18 August 2022
0 references
SÜVAÕPE („SÜGAV ÕPE“) ON MUUTUNUD ARVUTINÄGEMISE PUHUL KASUTATAVAKS TEHNIKAKS, MIDA KASUTATAKSE AUTOMAATSE ÕPPIMISE VALDKONNAS. PILTIDE KLASSIFITSEERIMISEL TEHTUD EDUSAMMUDE PÕHJAL ON SÜVAÕPE ÜLETANUD (TEOSTATUSE MÕTTES) MUID SAMA ULATUSEGA TEHNIKAID, MIDA TÄNAPÄEVAL KASUTAB ENAMIK ARVUTIS NÄGEMISES KASUTATAVAID RAKENDUSI, SEALHULGAS „TALUVUSE“ TUVASTAMINE, ESEMETE AVASTAMINE, VISUAALNE JÄLGIMINE, PILDITÖÖTLUS JA PILDI SISU KIRJELDAMISE PROTSESSI AUTOMATISEERIMINE. PROFUND NEURONAL võrkudega saavutatud EXIT on tingitud väga suurte andmebaaside olemasolust ja uute GPUS-vajaduste arendamisest põhiandmete protsessi jaoks._x000D__x000D_Mitmetegutsemise kinnistamine (MTL – BY Your SIGLAS IN ENGLISH) on väga hea tehnik, mille on loonud AUTOMATIC ÜHENDUSE ÜHENDUS. SEE MEETOD HÕLMAB MITUT ÜLESANNET ÜHISELT, ET KASUTADA ÄRA SARNASUSI, MIDA NAD JAGAVAD. SELLE TULEMUSENA ON VÕIMALIK TULEMUSLIKKUST PARANDADA KUI IGA ÜLESANDE ERALDI KÄSITLEMISEL. TEIE RAKENDUS SOBIB IGALE PROBLEEMILE, KUI ON MITMEID SEOTUD ÜLESANDEID ÕPPIDA JA/VÕI KUI ON VÄIKE ANDMEKOGU, ET OLEKS VÕIMALIK ÕPPIDA KONKREETSE ÜLESANDE. MTLi algatas inimese suutlikkus parandada kohtu kinnipidamisprotsessi, kui see toimub viisil, mis on seotud teiste territooriumidega, mis on samal ajal seotud individuaalsel viisil._x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_ x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005F on Proponer ja STUDY Theoric FRAMEWORK AS ÜHENDUSE INCLUDING TWO CONCEPTS: SÜVAÕPE JA MTL. SELLE PROJEKTI ALGATUS PÕHINEB PALJUTÕOTAVATE ESIALGSETE TULEMUSTE OLEMASOLUL SELLES SUUNAS. MEIE TÖÖHÜPOTEES ON: SÜVANÄRVIVÕRGUD VÕIVAD KASU SAADA MITME ÜLESANDEGA ÕPPESTRATEEGIAST, I.E. MITME ÜLESANDEGA KOOLITATUD VÕRGUSTIKUD SUURENDAVAD OMA TULEMUSLIKKUST VÕRRELDES ÜHE ÜLESANDEGA KOOLITATUD VÕRGUSTIKEGA. LISAKS VÕIB MITME ÜLESANDEGA ÕPPIMINE OLLA VÄGA KASULIK, KUI ÜLESANDE ANDMESTIK EI OLE PIISAVALT SUUR. SELLISEL JUHUL KOMPENSEERITAKSE ANDMETE PUUDUMINE ÜHE ÜLESANDE PUHUL ÜLEJÄÄNUD ÜLESANNETE ANDMETEGA. SEL PÕHJUSEL KAVATSEME PROJEKTI RAAMES ÜKSIKASJALIKULT UURIDA SÜGAVAT MITME ÜLESANDEGA ÕPPIMIST (DMTL). KAVATSEME MÄÄRATLEDA DMTL-ARHITEKTUURI KAVANDAMISE ÜLDRAAMISTIKU JA OPTIMAALSED STRATEEGIAD NENDE KOOLITAMISEKS. LISAKS UURITAKSE DEKOMPENSEERITUD ANDMEKOGUMITE MÕJU DMTL-VÕRKUDE ÕPPIMISELE. TÄPSEMALT KASUTATAKSE DMTL-VÕRKE MITME RAKENDUSE PUHUL, SEALHULGAS OBJEKTIDE TUVASTAMINE, STSEENIDE KLASSIFITSEERIMINE, „TALUVUSE“ TUVASTAMINE, PILDI SISU KIRJELDAMISE PROTSESSI AUTOMATISEERIMINE JA VISUAALNE JÄLGIMINE (UURIMISTEEMAD, MILLES LAMPIDE RÜHM JUBA OSALEB, KUID MIDA KÄSITLETAKSE NÜÜD ÜHE ÜLESANDE SEISUKOHAST). (Estonian)
18 August 2022
0 references
A MÉLYTANULÁS („MÉLY TANULÁS”) A SZÁMÍTÓGÉPES LÁTÁSRA ALKALMAZOTT AUTOMATIKUS TANULÁS TERÜLETÉN A PAR KIVÁLÓSÁG TECHNIKÁVÁ VÁLT. A KÉPEK OSZTÁLYOZÁSA TERÉN ELÉRT SIKERE ALAPJÁN A MÉLYTANULÁS (A TELJESÍTMÉNY SZEMPONTJÁBÓL) MEGHALADTA AZ AZONOS HATÓKÖRŰ MÁS TECHNIKÁKAT, AMELYEKET MA A SZÁMÍTÓGÉPES LÁTÁSBAN HASZNÁLT ALKALMAZÁSOK TÖBBSÉGE HASZNÁL, BELEÉRTVE AZ „SÓENCIA” ÉSZLELÉSÉT, AZ OBJEKTUMOK ÉSZLELÉSÉT, A VIZUÁLIS NYOMON KÖVETÉST, A KÉPFELDOLGOZÁST ÉS A KÉPTARTALOM LEÍRÁSI FOLYAMATÁNAK AUTOMATIZÁLÁSÁT. A PROFUND NEURONAL hálózatok által elért EXIT a nagyon nagy adatbázisok létezésének és az alapvető adatok feldolgozásához szükséges új GPUS-igényeknek köszönhető._x000D__x000D_ A multitasking felfogás (MTL – A SIGLAS IN ENGLISH) nagyon jó technika, amelyet az AUTOMATIKAI KÖTELEZETTSÉGVÁLLALÁSI KÖZTÁRSASÁG hozott létre. EZ A TECHNIKA TÖBB FELADATOT IS KÖZÖSEN MÉRLEGEL AZZAL A CÉLLAL, HOGY KIHASZNÁLJA AZ ÁLTALUK MEGOSZTOTT HASONLÓSÁGOKAT. ENNEK EREDMÉNYEKÉNT A TELJESÍTMÉNY JAVULÁSA ÉRHETŐ EL, MINTHA MINDEN EGYES FELADATOT KÜLÖN VIZSGÁLNÁNK. AZ ALKALMAZÁS MINDEN OLYAN PROBLÉMA KEZELÉSÉRE ALKALMAS, AHOL SZÁMOS KAPCSOLÓDÓ FELADAT VAN TANULNI ÉS/VAGY HA VAN EGY KIS ADATKÉSZLET, HOGY KÉPES LEGYEN MEGTANULNI EGY ADOTT FELADATOT. Az MTL-t az emberi lény azon képessége kezdeményezte, hogy javítsa a bíróság feltartóztatási folyamatát, ha azt olyan módon hajtják végre, amely kapcsolódik más olyan területekhez, amelyek egyidejűleg egyedi módon kapcsolódnak._x000D__x000D___x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___000D__x000D__x000D___x000D___ x000D__x000D___x000D___x000D__x000D___x000D__x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___x000D__x000D__x000D__x000D__x005 az előadónak és egy elméletnek, ami a KÖVETKEZTETÉSI KÖVETKEZŐ KÖVETKEZŐ KÖVETKEZŐ KÖVETELMÉNYEK KÖZÖSSÉGE: MÉLY TANULÁS ÉS MTL. A PROJEKT KEZDEMÉNYEZÉSE AZ ÍGÉRETES KEZDETI EREDMÉNYEK MEGLÉTÉN ALAPUL EBBEN AZ IRÁNYBAN. A MUNKAHIPOTÉZISÜNK A KÖVETKEZŐ: A MÉLY NEURÁLIS HÁLÓZATOK PROFITÁLHATNAK A MULTITASKING TANULÁSI STRATÉGIÁBÓL, AZAZ A TÖBBFELADATÚ HÁLÓZATOK NÖVELIK TELJESÍTMÉNYÜKET AZ EGYFELADATÚ HÁLÓZATOKHOZ KÉPEST. EMELLETT A MULTITASKING TANULÁS NAGYON HASZNOS LEHET, HA A FELADAT ADATKÉSZLETE NEM ELÉG NAGY. EBBEN AZ ESETBEN AZ EGYIK FELADATHOZ TARTOZÓ ADATOK HIÁNYÁT A TÖBBI FENNMARADÓ FELADAT ADATAI KOMPENZÁLJÁK. EZÉRT A PROJEKT RÉSZEKÉNT RÉSZLETESEN TANULMÁNYOZNI KÍVÁNJUK A MÉLY TÖBBFELADATOS TANULÁST (DMTL). SZÁNDÉKUNKBAN ÁLL MEGHATÁROZNI A DMTL ARCHITEKTÚRÁK TERVEZÉSÉNEK ÁLTALÁNOS KERETÉT ÉS A KÉPZÉSÜKRE VONATKOZÓ OPTIMÁLIS STRATÉGIÁKAT. EZENKÍVÜL TANULMÁNYOZNI FOGJÁK A DEKOMPENZÁLT ADATKÉSZLETEK HATÁSÁT A DMTL HÁLÓZATOK ELSAJÁTÍTÁSÁRA. KONKRÉTABBAN, A DMTL-HÁLÓZATOKAT TÖBB ALKALMAZÁSBAN ALKALMAZZÁK, BELEÉRTVE AZ OBJEKTUMFELISMERÉST, A JELENETEK OSZTÁLYOZÁSÁT, AZ „SÓENCIA” ÉSZLELÉSÉT, A KÉP TARTALMÁNAK LEÍRÁSI FOLYAMATÁNAK AUTOMATIZÁLÁSÁT ÉS A VIZUÁLIS MEGFIGYELÉST (KUTATÁSI TÉMÁK, AMELYEKBEN A LÁMPACSOPORT MÁR RÉSZT VESZ, DE AMELYEKET MOST EGYETLEN FELADAT SZEMPONTJÁBÓL VIZSGÁLNAK MEG). (Hungarian)
18 August 2022
0 references
ЗАДЪЛБОЧЕНОТО УЧЕНЕ („ДЪЛБОКО УЧЕНЕ“) СЕ ПРЕВЪРНА В ТЕХНИКАТА PAR EXCELLENCE В ОБЛАСТТА НА АВТОМАТИЧНОТО ОБУЧЕНИЕ, ПРИЛАГАНО КЪМ КОМПЮТЪРНАТА ВИЗИЯ. ВЪЗ ОСНОВА НА УСПЕХА СИ В КЛАСИФИКАЦИЯТА НА ИЗОБРАЖЕНИЯ, ДЪЛБОКОТО УЧЕНЕ Е НАДМИНАЛО (ПО ОТНОШЕНИЕ НА ПРОИЗВОДИТЕЛНОСТТА) ДРУГИ ТЕХНИКИ ОТ СЪЩИЯ ОБХВАТ И СЕ ИЗПОЛЗВА ДНЕС ОТ ПОВЕЧЕТО ПРИЛОЖЕНИЯ В ЗРЕНИЕТО ОТ КОМПЮТЪР, ВКЛЮЧИТЕЛНО ОТКРИВАНЕТО НА „ЗЛОСТ“, ОТКРИВАНЕТО НА ОБЕКТИ, ВИЗУАЛНОТО ПРОСЛЕДЯВАНЕ, ОБРАБОТКАТА НА ИЗОБРАЖЕНИЯ И АВТОМАТИЗАЦИЯТА НА ПРОЦЕСА НА ОПИСВАНЕ НА СЪДЪРЖАНИЕТО НА ИЗОБРАЖЕНИЕТО. EXIT, постигнато от мрежите PROFUND NEURONAL, се дължи на съществуването на много големи бази данни и разработването на нови GPUS нужди за процеса на основни данни._x000D__x000D_ Многозадачаното задържане (MTL — ОТ Твоите СИГЛАСНИ ВЪПРОСИ) това е много добра техника, която е създадена от SCIENTIFIC COMMUNITY OF AUTOMATIC LEARNING. ТАЗИ ТЕХНИКА РАЗГЛЕЖДА НЯКОЛКО ЗАДАЧИ ПО СЪВМЕСТЕН НАЧИН С ЦЕЛ ДА СЕ ВЪЗПОЛЗВА ОТ СХОДСТВАТА, КОИТО ТЕ СПОДЕЛЯТ. В РЕЗУЛТАТ НА ТОВА МОЖЕ ДА СЕ ПОСТИГНЕ ПОДОБРЕНИЕ В ИЗПЪЛНЕНИЕТО, ОТКОЛКОТО АКО ВСЯКА ЗАДАЧА СЕ РАЗГЛЕЖДА ОТДЕЛНО. ВАШАТА КАНДИДАТУРА Е ПОДХОДЯЩА ЗА ВСЕКИ ПРОБЛЕМ, ПРИ КОЙТО ИМА РЕДИЦА СВЪРЗАНИ ЗАДАЧИ ЗА УЧЕНЕ И/ИЛИ КОГАТО ИМА МАЛЪК НАБОР ОТ ДАННИ, ЗА ДА МОЖЕТЕ ДА НАУЧИТЕ КОНКРЕТНА ЗАДАЧА. MTL е иницииран от способността на човека да подобри процеса на задържане на съда, ако се извършва по начин, свързан с други територии, които са били свързани едновременно с индивидуален начин._x000D__x000D__x000D__x000D___x000D_x000D___x000D_x000D__x000D___x000D___x000D__x000D__ x000D__x000D___x000D___x000D_x000D__x000D_x000D__x000D___x000D___x000D___x000D___x000D_x000D__x000D_x000D__x000D__x000D___x000D__x000D__x000D___x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D_x000D_x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000DD___x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___x000D___x000D___x000DD___x000D___x000D__x000D__x000D___x000D__ трябва да ръкоположим и да устоим на теоретична рамка като общност, в която се вписват два пъти концернта: ДЪЛБОКО ОБУЧЕНИЕ И MTL. ИНИЦИАТИВАТА НА ТОЗИ ПРОЕКТ СЕ ОСНОВАВА НА НАЛИЧИЕТО НА ОБЕЩАВАЩИ ПЪРВОНАЧАЛНИ РЕЗУЛТАТИ В ТАЗИ ПОСОКА. НАШАТА РАБОТНА ХИПОТЕЗА Е: ДЪЛБОКИТЕ НЕВРОННИ МРЕЖИ МОГАТ ДА СЕ ВЪЗПОЛЗВАТ ОТ СТРАТЕГИЯТА ЗА МНОГОЗАДАЧНО ОБУЧЕНИЕ, Т.Е. МРЕЖИТЕ, ОБУЧЕНИ С МНОЖЕСТВО ЗАДАЧИ, ПОВИШАВАТ ЕФЕКТИВНОСТТА СИ В СРАВНЕНИЕ С МРЕЖИТЕ, ОБУЧЕНИ ЗА ЕДНА ЗАДАЧА. ОСВЕН ТОВА МНОГОЗАДАЧНОТО ОБУЧЕНИЕ МОЖЕ ДА БЪДЕ МНОГО ПОЛЕЗНО, КОГАТО НАБОРЪТ ОТ ДАННИ ЗА ДАДЕНА ЗАДАЧА НЕ Е ДОСТАТЪЧНО ГОЛЯМ. В ТОЗИ СЛУЧАЙ ЛИПСАТА НА ДАННИ В ЕДНА ЗАДАЧА СЕ КОМПЕНСИРА ОТ ДАННИТЕ ЗА ОСТАНАЛИТЕ ЗАДАЧИ. ПОРАДИ ТАЗИ ПРИЧИНА ВЪЗНАМЕРЯВАМЕ ДА ПРОУЧИМ ПОДРОБНО ЗАДЪЛБОЧЕНОТО МНОГОЗАДАЧНО ОБУЧЕНИЕ (DMTL) КАТО ЧАСТ ОТ ТОЗИ ПРОЕКТ. ВЪЗНАМЕРЯВАМЕ ДА ОПРЕДЕЛИМ ОБЩА РАМКА ЗА ПРОЕКТИРАНЕ НА DMTL АРХИТЕКТУРИ И ОПТИМАЛНИ СТРАТЕГИИ ЗА ТЯХНОТО ОБУЧЕНИЕ. ОСВЕН ТОВА ЩЕ БЪДЕ ПРОУЧЕН ЕФЕКТЪТ ОТ ДЕКОМПЕНСИРАНИТЕ НАБОРИ ОТ ДАННИ ЗА ИЗУЧАВАНЕ НА DMTL МРЕЖИ. ПО-КОНКРЕТНО, МРЕЖИТЕ DMTL ЩЕ СЕ ПРИЛАГАТ ЗА НЯКОЛКО ПРИЛОЖЕНИЯ, ВКЛЮЧИТЕЛНО ОТКРИВАНЕ НА ОБЕКТИ, КЛАСИФИКАЦИЯ НА СЦЕНИТЕ, ОТКРИВАНЕ НА „ЗНАЧЕНИЕ“, АВТОМАТИЗАЦИЯ НА ПРОЦЕСА НА ОПИСВАНЕ НА СЪДЪРЖАНИЕТО НА ИЗОБРАЖЕНИЕТО И ВИЗУАЛНО НАБЛЮДЕНИЕ (НАУЧНОИЗСЛЕДОВАТЕЛСКИ ТЕМИ, В КОИТО ГРУПАТА ЛАМПИ ВЕЧЕ УЧАСТВА, НО КОИТО СЕГА ЩЕ БЪДАТ РАЗГЛЕДАНИ ОТ ГЛЕДНА ТОЧКА НА ЕДНА-ЕДИНСТВЕНА ЗАДАЧА). (Bulgarian)
18 August 2022
0 references
GILUS MOKYMASIS (GILUS MOKYMASIS) TAPO KOMPIUTERINEI VIZIJAI TAIKOMU AUTOMATINIO MOKYMOSI METODU. REMIANTIS JO SĖKME KLASIFIKUOJANT VAIZDUS, GILUS MOKYMASIS PRANOKO KITUS TOS PAČIOS SRITIES METODUS IR ŠIANDIEN JĮ NAUDOJA DAUGUMA KOMPIUTERIO MATYMO PROGRAMŲ, ĮSKAITANT „KALBINGUMO“ APTIKIMĄ, OBJEKTŲ APTIKIMĄ, VIZUALINĮ STEBĖJIMĄ, VAIZDO APDOROJIMĄ IR VAIZDO TURINIO APRAŠYMO PROCESO AUTOMATIZAVIMĄ. PROFUND NEURONAL tinklų pasiektas EXIT yra dėl labai didelių duomenų bazių egzistavimo ir naujų GPUS būtinų pagrindinių duomenų proceso._x000D__x000D_ Daugiafunkcinis sulaikymas (MTL – BY YOUR SIGLAS IN ENGLISH) tai labai gera technika, kurią sukūrė AUTOMATIC LEARNING SCIENTIFIC BENDRIJA. TAIKANT ŠĮ METODĄ BENDRAI NUMATOMOS KELIOS UŽDUOTYS, SIEKIANT PASINAUDOTI JŲ BENDRAIS PANAŠUMAIS. TODĖL VEIKLOS REZULTATAI GALI BŪTI GERESNI NEI TUO ATVEJU, JEI KIEKVIENA UŽDUOTIS BŪTŲ VERTINAMA ATSKIRAI. JŪSŲ PROGRAMA TINKA BET KOKIAI PROBLEMAI, KAI YRA KELETAS SUSIJUSIŲ UŽDUOČIŲ MOKYTIS IR (ARBA) KAI YRA NEDIDELIS DUOMENŲ RINKINYS, GALINTIS IŠMOKTI TAM TIKRĄ UŽDUOTĮ. MTL inicijuotas žmogaus sugebėjimu pagerinti teismo sulaikymo procesą, jei jis vykdomas taip, kad būtų susietas su kitomis teritorijomis, kurios tuo pačiu metu buvo susietos su individualiu būdu._x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___ X000D___x000D__x000D__x000D__x000D___x000D___x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___x000D___x000D___x000D__x000D__x000D___x000D___x005F ŠIO PRANEŠIMAS yra skatinti ir ramiai teoriškai FRAMEWORK kaip BENDRIJA Į DVIEJŲ KONKEPTŲ: GILUS MOKYMASIS IR MTL. ŠIO PROJEKTO INICIATYVA GRINDŽIAMA PERSPEKTYVIAIS PRADINIAIS REZULTATAIS ŠIA KRYPTIMI. MŪSŲ DARBO HIPOTEZĖ YRA: GILUMINIAMS NEURONINIAMS TINKLAMS GALI BŪTI NAUDINGA DAUGIAFUNKCINĖ MOKYMOSI STRATEGIJA, I.E. KELIŲ UŽDUOČIŲ MOKYMO TINKLAI PADIDINA JŲ NAŠUMĄ, PALYGINTI SU VIENOS UŽDUOTIES MOKYMO TINKLAIS. BE TO, DAUGIAFUNKCINIS MOKYMASIS GALI BŪTI LABAI NAUDINGAS, KAI UŽDUOTIES DUOMENŲ RINKINYS NĖRA PAKANKAMAI DIDELIS. ŠIUO ATVEJU DUOMENŲ NEBUVIMAS VIENOJE UŽDUOTYJE KOMPENSUOJAMAS KITŲ LIKUSIŲ UŽDUOČIŲ DUOMENIMIS. DĖL ŠIOS PRIEŽASTIES MES KETINAME IŠSAMIAI IŠTIRTI GILŲ DAUGIAFUNKCINĮ MOKYMĄSI (DMTL) KAIP ŠIO PROJEKTO DALĮ. MES KETINAME APIBRĖŽTI BENDRĄ DMTL ARCHITEKTŪROS KŪRIMO SISTEMĄ IR OPTIMALIAS JŲ MOKYMO STRATEGIJAS. BE TO, BUS TIRIAMAS DEKOMPENSUOTŲ DUOMENŲ RINKINIŲ POVEIKIS MOKYTIS DMTL TINKLŲ. KONKREČIAI, DMTL TINKLAI BUS TAIKOMI KELIOMS TAIKOMOSIOMS PROGRAMOMS, ĮSKAITANT OBJEKTŲ APTIKIMĄ, SCENŲ KLASIFIKAVIMĄ, „KALBUMO“ APTIKIMĄ, VAIZDO TURINIO APRAŠYMO PROCESO AUTOMATIZAVIMĄ IR VIZUALINĘ STEBĖSENĄ (TYRIMŲ TEMOS, KURIOSE ŽIBINTŲ GRUPĖ JAU DALYVAUJA, TAČIAU DABAR BUS SVARSTOMA VIENOS UŽDUOTIES POŽIŪRIU). (Lithuanian)
18 August 2022
0 references
DUBOKO UČENJE („DUBOKO UČENJE”) POSTALO JE TEHNIKA PAR EXCELLENCE U PODRUČJU AUTOMATSKOG UČENJA KOJA SE PRIMJENJUJE NA RAČUNALNI VID. NA TEMELJU USPJEHA U KLASIFIKACIJI SLIKA, DUBOKO UČENJE NADMAŠILO JE (U SMISLU IZVEDBE) DRUGE TEHNIKE ISTOG OPSEGA I DANAS SE KORISTI U VEĆINI APLIKACIJA U VIDU POMOĆU RAČUNALA, UKLJUČUJUĆI OTKRIVANJE „STRANOSTI”, OTKRIVANJE OBJEKATA, VIZUALNO PRAĆENJE, OBRADU SLIKA I AUTOMATIZACIJU PROCESA OPISIVANJA SADRŽAJA SLIKE. EXIT postiže PROFUND NEURONAL mreže je zbog postojanja vrlo velikih baza podataka i razvoja novih GPUS potreba za proces osnovnih podataka._x000D__x000D_ Multitasking hvatanje (MTL – BY SIGLAS IN ENGLISH) to je vrlo dobra tehnologija koju je uspostavio SCIENTIFIC COMMUNITY OF AUTOMATIC LEARNING. OVA TEHNIKA RAZMATRA NEKOLIKO ZADATAKA NA ZAJEDNIČKI NAČIN S CILJEM ISKORIŠTAVANJA SLIČNOSTI KOJE DIJELE. KAO REZULTAT TOGA, MOŽE SE POSTIĆI POBOLJŠANJE USPJEŠNOSTI NEGO DA SE SVAKI ZADATAK RAZMATRA ZASEBNO. VAŠA JE APLIKACIJA PRIKLADNA ZA BILO KOJI PROBLEM AKO POSTOJI NIZ POVEZANIH ZADATAKA ZA UČENJE I/ILI AKO POSTOJI MALI SKUP PODATAKA KAKO BI SE MOGAO NAUČITI ODREĐENI ZADATAK. MTL je pokrenut kapacitetom čovjeka da poboljša postupak uhićenja suda ako se provodi na način koji je povezan s drugim područjima koja su istodobno povezana s pojedinačnim načinom._x000D_ _x000D__x000D__x000D___x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___x000D__x000D__x000D___x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D___x000D__x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___x000D___x000D__x000D___x000D___x000D___x000D___x000D_ predlagatelj i STUDIJA Teorija FRAMEWORK kao ZAJEDNOST U KONKLJUJUĆI DVA ZEMLJA: DUBOKO UČENJE I MTL. INICIJATIVA OVOG PROJEKTA TEMELJI SE NA POSTOJANJU OBEĆAVAJUĆIH POČETNIH REZULTATA U TOM SMJERU. NAŠA RADNA HIPOTEZA JE: DUBOKE NEURONSKE MREŽE MOGU IMATI KORISTI OD MULTITASKING STRATEGIJE UČENJA, I.E. VIŠENAMJENSKE MREŽE POVEĆAVAJU SVOJU UČINKOVITOST U USPOREDBI S MREŽAMA S JEDNOM RADNOM SNAGOM. OSIM TOGA, MULTITASKING UČENJE MOŽE BITI VRLO KORISNO KADA SKUP PODATAKA ZA ZADATAK NIJE DOVOLJNO VELIK. U TOM SLUČAJU NEDOSTATAK PODATAKA U JEDNOM ZADATKU NADOKNAĐUJE SE PODACIMA DRUGIH PREOSTALIH ZADAĆA. IZ TOG RAZLOGA NAMJERAVAMO DETALJNO PROUČITI DUBOKO MULTITASK UČENJE (DMTL) KAO DIO OVOG PROJEKTA. NAMJERAVAMO DEFINIRATI OPĆI OKVIR ZA DIZAJN DMTL ARHITEKTURE I OPTIMALNE STRATEGIJE ZA NJIHOVU OBUKU. OSIM TOGA, PROUČAVAT ĆE SE UČINAK DEKOMPENZIRANIH SKUPOVA PODATAKA ZA UČENJE DMTL MREŽA. KONKRETNO, DMTL MREŽE PRIMJENJIVAT ĆE SE NA NEKOLIKO APLIKACIJA, UKLJUČUJUĆI OTKRIVANJE PREDMETA, KLASIFIKACIJU PRIZORA, OTKRIVANJE „STRANOSTI”, AUTOMATIZACIJU PROCESA OPISIVANJA SADRŽAJA SLIKE I VIZUALNOG PRAĆENJA (ISTRAŽIVAČKE TEME U KOJE JE SKUPINA SVJETILJKI VEĆ UKLJUČENA, ALI KOJE ĆE SE SADA RAZMATRATI SA STAJALIŠTA JEDNOG ZADATKA). (Croatian)
18 August 2022
0 references
DJUPINLÄRNING (”DJUPT LÄRANDE”) HAR BLIVIT DEN TEKNIK SOM ÄR LIKVÄRDIG MED SPETSKOMPETENS INOM OMRÅDET AUTOMATISKT LÄRANDE SOM TILLÄMPAS PÅ DATORSEENDE. BASERAT PÅ DESS FRAMGÅNG I KLASSIFICERINGEN AV BILDER HAR DJUPINLÄRNING ÖVERTRÄFFAT (I FRÅGA OM PRESTANDA) ANDRA TEKNIKER AV SAMMA OMFATTNING OCH ANVÄNDS IDAG AV DE FLESTA TILLÄMPNINGAR I SYN PÅ DATOR, INKLUSIVE UPPTÄCKT AV ”ALLVARLIGHET”, UPPTÄCKT AV OBJEKT, VISUELL SPÅRNING, BILDBEHANDLING OCH AUTOMATISERING AV PROCESSEN FÖR ATT BESKRIVA BILDENS INNEHÅLL. Den EXIT som uppnåtts av PROFUND NEURONAL nätverk beror på förekomsten av mycket stora databaser och utvecklingen av nya GPUS nödvändigheter för processen med grundläggande data._x000D__x000D_ Multitasking gripande (MTL – BY YOUR SIGLAS I ENGLISH) det är en mycket bra teknik som har etablerats av den SCIENTIFIC COMMUNITY OF AUTOMATIC LEARNING. DENNA TEKNIK OMFATTAR FLERA UPPGIFTER PÅ ETT GEMENSAMT SÄTT I SYFTE ATT DRA NYTTA AV DE LIKHETER SOM DE DELAR. SOM ETT RESULTAT KAN EN FÖRBÄTTRING AV PRESTANDA UPPNÅS ÄN OM VARJE UPPGIFT BEAKTADES SEPARAT. DIN ANSÖKAN ÄR LÄMPLIG FÖR ALLA PROBLEM DÄR DET FINNS ETT ANTAL RELATERADE UPPGIFTER ATT LÄRA SIG OCH/ELLER NÄR DET FINNS EN LITEN DATASET FÖR ATT KUNNA LÄRA SIG EN VISS UPPGIFT. MTL initierades av människans förmåga att förbättra en domstols gripande om den genomförs på ett sätt som är kopplat till andra territorier som samtidigt har kopplats till ett individuellt sätt._x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_ x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D_x000D__x000D__x000D__x000D_x000D_x000D_x000D_x000D__x000D_x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_ är att proponera och STUDY en teorisk ram som en GEMUNITY INCLUDING TWO CONCEPTS: DJUPT LÄRANDE OCH MTL. INITIATIVET TILL DETTA PROJEKT BYGGER PÅ ATT DET FINNS LOVANDE INLEDANDE RESULTAT I DENNA RIKTNING. VÅR ARBETSHYPOTES ÄR: DJUPA NEURALA NÄTVERK KAN DRA NYTTA AV INLÄRNINGSSTRATEGIN FÖR MULTITASKING, DVS. FLERFUNKTIONSUTBILDADE NÄTVERK ÖKAR DERAS PRESTANDA JÄMFÖRT MED NÄTVERK MED EN ENDA UPPGIFT. DESSUTOM KAN MULTITASKING LÄRANDE VARA MYCKET ANVÄNDBART NÄR DATAUPPSÄTTNINGEN FÖR EN UPPGIFT INTE ÄR TILLRÄCKLIGT STOR. I DETTA FALL KOMPENSERAS AVSAKNADEN AV UPPGIFTER I EN UPPGIFT AV UPPGIFTERNA FÖR DE ANDRA ÅTERSTÅENDE UPPGIFTERNA. AV DENNA ANLEDNING HAR VI FÖR AVSIKT ATT I DETALJ STUDERA DEN DJUPA MULTITASK LEARNING (DMTL) SOM EN DEL AV DETTA PROJEKT. VI HAR FÖR AVSIKT ATT DEFINIERA EN ALLMÄN RAM FÖR UTFORMNINGEN AV DMTL-ARKITEKTURER OCH OPTIMALA STRATEGIER FÖR DERAS UTBILDNING. DESSUTOM KOMMER EFFEKTEN AV DEKOMPENSERADE DATASET ATT LÄRA SIG DMTL-NÄTVERK ATT STUDERAS. NÄRMARE BESTÄMT KOMMER DMTL-NÄT ATT TILLÄMPAS PÅ FLERA TILLÄMPNINGAR, INKLUSIVE OBJEKTDETEKTERING, KLASSIFICERING AV SCENER, UPPTÄCKT AV ”ALLVARLIGHET”, AUTOMATISERING AV PROCESSEN FÖR BESKRIVNING AV BILDENS INNEHÅLL OCH VISUELL ÖVERVAKNING (FORSKNINGSTEMAN SOM LAMPGRUPPEN REDAN ÄR INVOLVERAD I MEN SOM NU KOMMER ATT BEAKTAS MED AVSEENDE PÅ EN ENDA UPPGIFT). (Swedish)
18 August 2022
0 references
ÎNVĂȚAREA PROFUNDĂ („ÎNVĂȚARE PROFUNDĂ”) A DEVENIT TEHNICA PRIN EXCELENȚĂ ÎN DOMENIUL ÎNVĂȚĂRII AUTOMATE APLICATE VIZIUNII COMPUTERULUI. PE BAZA SUCCESULUI SĂU ÎN CLASIFICAREA IMAGINILOR, ÎNVĂȚAREA PROFUNDĂ A DEPĂȘIT (ÎN CEEA CE PRIVEȘTE PERFORMANȚA) ALTE TEHNICI CU ACELAȘI DOMENIU DE APLICARE ȘI ESTE UTILIZATĂ ÎN PREZENT DE MAJORITATEA APLICAȚIILOR VIZUALE PE CALCULATOR, INCLUSIV DETECTAREA „SALIENȚEI”, DETECTAREA OBIECTELOR, URMĂRIREA VIZUALĂ, PROCESAREA IMAGINILOR ȘI AUTOMATIZAREA PROCESULUI DE DESCRIERE A CONȚINUTULUI IMAGINII. EXIT realizat de rețelele NEURONAL PROFUND se datorează existenței unor baze de date foarte mari și dezvoltării de noi necesități GPUS pentru procesul de date de bază._x000D__x000D_x000D_The multitasking apprehending (MTL – BY YOUR SIGLAS IN ENGLISH) este o tehnică foarte bună care a fost stabilită de COMUNITATEA SCIENTIFICĂ DE LEARNING AUTOMATIC. ACEASTĂ TEHNICĂ ARE ÎN VEDERE MAI MULTE SARCINI ÎN COMUN, CU SCOPUL DE A PROFITA DE ASEMĂNĂRILE PE CARE LE ÎMPĂRTĂȘESC. PRIN URMARE, SE POATE REALIZA O ÎMBUNĂTĂȚIRE A PERFORMANȚEI DECÂT ÎN CAZUL ÎN CARE FIECARE SARCINĂ AR FI LUATĂ ÎN CONSIDERARE SEPARAT. APLICAȚIA DUMNEAVOASTRĂ ESTE POTRIVITĂ PENTRU ORICE PROBLEMĂ ÎN CAZUL ÎN CARE EXISTĂ O SERIE DE SARCINI CONEXE PENTRU A ÎNVĂȚA ȘI/SAU ATUNCI CÂND EXISTĂ UN SET MIC DE DATE PENTRU A PUTEA ÎNVĂȚA O ANUMITĂ SARCINĂ. MTL a fost inițiat de capacitatea ființei umane de a îmbunătăți procesul de reținere a unei instanțe dacă acesta este efectuat într-un mod care este legat de alte teritorii care au fost legate, în același timp cu același timp, de un mod individual._x000D_ _x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D_x000D__xECTIVUL THIS MEMORY este de a Proponer ȘI STUDY Un cadru teoric ca o COMUNITATE INCLUSIVĂ ACEST LUCRU CONCEPTURI: ÎNVĂȚARE PROFUNDĂ ȘI MTL. INIȚIATIVA ACESTUI PROIECT SE BAZEAZĂ PE EXISTENȚA UNOR REZULTATE INIȚIALE PROMIȚĂTOARE ÎN ACEASTĂ DIRECȚIE. IPOTEZA NOASTRĂ DE LUCRU ESTE: REȚELELE NEURONALE PROFUNDE POT BENEFICIA DE STRATEGIA DE ÎNVĂȚARE MULTITASKING, I.E. REȚELELE FORMATE ÎN MAI MULTE SARCINI ÎȘI SPORESC PERFORMANȚA ÎN COMPARAȚIE CU REȚELELE CU O SINGURĂ SARCINĂ. ÎN PLUS, ÎNVĂȚAREA MULTITASKING POATE FI FOARTE UTILĂ ATUNCI CÂND SETUL DE DATE PENTRU O SARCINĂ NU ESTE SUFICIENT DE MARE. ÎN ACEST CAZ, ABSENȚA DATELOR ÎNTR-O SARCINĂ ESTE COMPENSATĂ DE DATELE CELORLALTE SARCINI RĂMASE. DIN ACEST MOTIV, INTENȚIONĂM SĂ STUDIEM ÎN DETALIU ÎNVĂȚAREA MULTITASK PROFUNDĂ (DMTL) CA PARTE A ACESTUI PROIECT. INTENȚIONĂM SĂ DEFINIM UN CADRU GENERAL PENTRU PROIECTAREA ARHITECTURILOR DMTL ȘI STRATEGII OPTIME PENTRU INSTRUIREA ACESTORA. ÎN PLUS, VA FI STUDIAT EFECTUL SETURILOR DE DATE DECOMPENSATE DE A ÎNVĂȚA REȚELELE DMTL. ÎN MOD SPECIFIC, REȚELELE DMTL VOR FI APLICATE MAI MULTOR APLICAȚII, INCLUSIV DETECTAREA OBIECTELOR, CLASIFICAREA SCENELOR, DETECTAREA „SALIENȚEI”, AUTOMATIZAREA PROCESULUI DE DESCRIERE A CONȚINUTULUI IMAGINII ȘI MONITORIZAREA VIZUALĂ (TEMELE DE CERCETARE ÎN CARE GRUPUL LĂMPII ESTE DEJA IMPLICAT, DAR CARE VOR FI LUATE ÎN CONSIDERARE ÎN PREZENT DIN PUNCTUL DE VEDERE AL UNEI SINGURE SARCINI). (Romanian)
18 August 2022
0 references
GLOBOKO UČENJE („GLOBOKO UČENJE“) JE POSTALO TEHNIKA PAR EXCELLENCE NA PODROČJU SAMODEJNEGA UČENJA, KI SE UPORABLJA ZA RAČUNALNIŠKI VID. GLOBOKO UČENJE JE NA PODLAGI SVOJEGA USPEHA PRI RAZVRŠČANJU PODOB PRESEGLO (GLEDE UČINKOVITOSTI) DRUGE TEHNIKE ISTEGA OBSEGA IN GA DANES VEČINA APLIKACIJ UPORABLJA V VIZIJI PREK RAČUNALNIKA, VKLJUČNO Z ODKRIVANJEM „SALIENCE“, ODKRIVANJEM PREDMETOV, VIZUALNIM SLEDENJEM, OBDELAVO SLIK IN AVTOMATIZACIJO POSTOPKA OPISOVANJA VSEBINE SLIKE. EXIT, ki so ga dosegla omrežja PROFUND NEURONAL, je posledica obstoja zelo velikih podatkovnih baz in razvoja novih potreb GPUS za proces osnovnih podatkov._x000D__x000D_ Večopravilna prijetja (MTL – Z VAŠANIH SIGLAS IN ENGLISH) je zelo dobra tehnika, ki jo je vzpostavila SCIENTIFIC COMMUNITY OF AUTOMATIC LEARNING. TA TEHNIKA PREDVIDEVA VEČ NALOG NA SKUPEN NAČIN, DA BI IZKORISTILI PODOBNOSTI, KI SI JIH DELIJO. ZATO JE MOGOČE DOSEČI IZBOLJŠANJE USPEŠNOSTI, KOT ČE BI SE VSAKA NALOGA OBRAVNAVALA LOČENO. VAŠA APLIKACIJA JE PRIMERNA ZA VSE TEŽAVE, PRI KATERIH SE JE TREBA NAUČITI VEČ POVEZANIH NALOG IN/ALI KADAR OBSTAJA MAJHEN NABOR PODATKOV, KI SE LAHKO NAUČI DOLOČENE NALOGE. MTL se je začel z zmožnostjo človeka, da izboljša postopek prijetja sodišča, če se izvaja na način, ki je povezan z drugimi ozemlji, ki so bila hkrati povezana z individualnim načinom._x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000Dx000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x005F OBJEKTIVA TEGA MEMORY je predlagatelj in STUDIJA Teoretični FRAMEWORK kot SKUPNOST VKLJUČUJE DRUGIH KONCEPTS: GLOBOKO UČENJE IN MTL. POBUDA TEGA PROJEKTA TEMELJI NA OBETAVNIH ZAČETNIH REZULTATIH V TEJ SMERI. NAŠA DELOVNA HIPOTEZA JE: GLOBOKE NEVRONSKE MREŽE LAHKO IZKORISTIJO VEČOPRAVILNO UČNO STRATEGIJO, I.E. OMREŽJA, KI SE USPOSABLJAJO ZA VEČ NALOG, POVEČUJEJO SVOJO USPEŠNOST V PRIMERJAVI Z OMREŽJI, KI SE USPOSABLJAJO Z ENOJNIMI NALOGAMI. POLEG TEGA JE UČENJE VEČOPRAVILNOSTI LAHKO ZELO KORISTNO, ČE PODATKOVNI NIZ ZA NALOGO NI DOVOLJ VELIK. V TEM PRIMERU SE ODSOTNOST PODATKOV PRI ENI NALOGI NADOMESTI S PODATKI DRUGIH PREOSTALIH NALOG. ZATO NAMERAVAMO V OKVIRU TEGA PROJEKTA PODROBNO PREUČITI GLOBOKO UČENJE Z VEČ NALOGAMI (DMTL). OPREDELITI NAMERAVAMO SPLOŠNI OKVIR ZA OBLIKOVANJE DMTL ARHITEKTUR IN OPTIMALNE STRATEGIJE ZA NJIHOVO USPOSABLJANJE. POLEG TEGA BO PREUČEN UČINEK DEKOMPENZIRANIH PODATKOVNIH NIZOV ZA UČENJE OMREŽIJ DMTL. NATANČNEJE, OMREŽJA DMTL SE BODO UPORABLJALA ZA VEČ APLIKACIJ, VKLJUČNO Z ZAZNAVANJEM OBJEKTOV, RAZVRŠČANJEM PRIZOROV, ODKRIVANJEM „SALIANCE“, AVTOMATIZACIJO POSTOPKA OPISOVANJA VSEBINE SLIKE IN VIZUALNIM SPREMLJANJEM (RAZISKOVALNE TEME, V KATERE JE SKUPINA SVETILK ŽE VKLJUČENA, VENDAR BODO ZDAJ OBRAVNAVANE Z VIDIKA ENE SAME NALOGE). (Slovenian)
18 August 2022
0 references
UCZENIE SIĘ GŁĘBOKIE („GŁĘBOKIE UCZENIE SIĘ”) STAŁO SIĘ TECHNIKĄ PAR EXCELLENCE W DZIEDZINIE AUTOMATYCZNEGO UCZENIA SIĘ STOSOWANĄ DO WIZJI KOMPUTEROWEJ. W OPARCIU O SUKCES W KLASYFIKACJI OBRAZÓW, GŁĘBOKIE UCZENIE SIĘ PRZEKROCZYŁO (POD WZGLĘDEM WYDAJNOŚCI) INNE TECHNIKI O TYM SAMYM ZAKRESIE I JEST OBECNIE WYKORZYSTYWANE PRZEZ WIĘKSZOŚĆ APLIKACJI W WIZJI PRZEZ KOMPUTER, W TYM WYKRYWANIE „WYWAŻENIA”, WYKRYWANIE OBIEKTÓW, ŚLEDZENIE WIZUALNE, PRZETWARZANIE OBRAZU I AUTOMATYZACJA PROCESU OPISYWANIA TREŚCI OBRAZU. EXIT osiągnięty przez sieci PROFUND NEURONAL wynika z istnienia bardzo dużych baz danych i rozwoju nowych potrzeb GPUS dla procesu podstawowych danych._x000D__x000D_ Uznanie wielozadaniowe (MTL – BY YOUR SIGLAS IN ENGLISH) to bardzo dobra technika, która została ustanowiona przez SCIENTIFIC COMMUNITY OF AUTOMATIC LEARNING. TECHNIKA TA ROZWAŻA KILKA ZADAŃ W SPOSÓB WSPÓLNY W CELU WYKORZYSTANIA WSPÓLNYCH PODOBIEŃSTW. W REZULTACIE MOŻNA OSIĄGNĄĆ POPRAWĘ WYNIKÓW NIŻ W PRZYPADKU, GDYBY KAŻDE ZADANIE BYŁO ROZPATRYWANE ODDZIELNIE. TWOJA APLIKACJA JEST ODPOWIEDNIA DLA KAŻDEGO PROBLEMU, W KTÓRYM ISTNIEJE WIELE POWIĄZANYCH ZADAŃ DO NAUKI I/LUB GDY ISTNIEJE MAŁY ZBIÓR DANYCH, ABY MÓC NAUCZYĆ SIĘ KONKRETNEGO ZADANIA. MTL został zainicjowany przez zdolność człowieka do poprawy procesu przyjmowania sądu, jeżeli jest on prowadzony w sposób powiązany z innymi terytoriami, które były powiązane, jednocześnie z indywidualnym sposobem._x000D_ _x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__ x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D__x000D_x005 jest zwolennikiem i nadzieją teoretyczną FRAMEWORK JAKO WSPÓLNOTĄ WSPÓLNOTĄ DWÓJ KONCEPTÓW: GŁĘBOKIE UCZENIE SIĘ I MTL. INICJATYWA TEGO PROJEKTU OPIERA SIĘ NA ISTNIENIU OBIECUJĄCYCH WYNIKÓW POCZĄTKOWYCH W TYM KIERUNKU. NASZA HIPOTEZA PRACY TO: GŁĘBOKIE SIECI NEURONOWE MOGĄ KORZYSTAĆ Z WIELOZADANIOWEJ STRATEGII UCZENIA SIĘ, NP. WIELOZADANIOWE SIECI SZKOLENIOWE ZWIĘKSZAJĄ ICH WYDAJNOŚĆ W PORÓWNANIU Z SIECIAMI SZKOLONYMI ZADANIOWO. PONADTO WIELOZADANIOWOŚĆ MOŻE BYĆ BARDZO PRZYDATNA, GDY ZBIÓR DANYCH DO ZADANIA NIE JEST WYSTARCZAJĄCO DUŻY. W TAKIM PRZYPADKU BRAK DANYCH W JEDNYM ZADANIU JEST KOMPENSOWANY DANYMI Z POZOSTAŁYCH POZOSTAŁYCH ZADAŃ. Z TEGO POWODU W RAMACH TEGO PROJEKTU ZAMIERZAMY SZCZEGÓŁOWO PRZEANALIZOWAĆ GŁĘBOKIE WIELOZADANIOWE UCZENIE SIĘ (DMTL). ZAMIERZAMY OKREŚLIĆ OGÓLNE RAMY PROJEKTOWANIA ARCHITEKTURY DMTL I OPTYMALNE STRATEGIE ICH SZKOLENIA. PONADTO ZBADANY ZOSTANIE WPŁYW DEKOMPENSOWANYCH ZBIORÓW DANYCH NA NAUKĘ SIECI DMTL. W SZCZEGÓLNOŚCI SIECI DMTL BĘDĄ STOSOWANE DO KILKU APLIKACJI, W TYM DO WYKRYWANIA OBIEKTÓW, KLASYFIKACJI SCEN, WYKRYWANIA „WYWAŻENIA”, AUTOMATYZACJI PROCESU OPISYWANIA TREŚCI OBRAZU I MONITORINGU WIZUALNEGO (TEMATY BADAŃ, W KTÓRYCH GRUPA LAMP JEST JUŻ ZAANGAŻOWANA, ALE KTÓRE BĘDĄ OBECNIE BRANE POD UWAGĘ Z PUNKTU WIDZENIA JEDNEGO ZADANIA). (Polish)
18 August 2022
0 references
Cerdanyola del Vallès
0 references
20 December 2023
0 references
Identifiers
TIN2016-79717-R
0 references