#MLP

Hugging Face представила Idefics2, що підвищує ефективність мультимодального ШІ

Idefics2 від дослідників Hugging Face є значним стрибком вперед у галузі мультимодального ШІ. На відміну від попередніх моделей, які вимагали зміни розміру зображень до фіксованих розмірів, що потенційно погіршувало якість візуальних даних, Idefics2 використовує стратегію NaViT, що дозволяє йому обробляти візуальну інформацію з більшою точністю і деталізацією.

Що таке багатошаровий персептрон (Multilayer Perceptron, MLP) у машинному навчанні?

У складному гобелені штучного інтелекту лише кілька ниток є настільки ж важливими, як багатошаровий персептрон. Ця архітектура, що є різновидом нейронної мережі прямого поширення, існує свідченням прагнення людини імітувати здатність мозку до навчання.

Представлено алгоритм CNN-MLP для покращеного прогнозування віку мозку

Традиційно прогнозування віку мозку, ключового показника для розуміння процесів старіння, покладалося виключно на МРТ головного мозку. Нове дослідження представляє революційну гібридну модель, яка інтегрує інформацію про стать зі структурною магнітно-резонансною томографією.

Як групування характеристик людини покращує інтерпретацію нейронних мереж

У нещодавній статті під назвою "На шляху до моносемантичності: Декомпозиція мовних моделей за допомогою вивчення словників", дослідники вирішили проблему розуміння складних нейронних мереж, зокрема мовних моделей, які знаходять широке застосування в різних додатках.

Секрети мультимодальних нейронів: від Моліньє до трансформерів

Трансформери є трансформаційною інновацією у сфері штучного інтелекту. Ці нейромережеві архітектури, представлені у 2017 році, докорінно змінили те, як машини розуміють і генерують людську мову.