Отрывок: Первоначально из набора были удалены семантически не связанные данные. Это было реализовано с помощью предобученной модели CLIP: представляет собой режим тренировки двух моделей [4]. Архитектура представлена в виде энкодера (encoder), который берёт входную последовательность и приводит её к характеристическому представлению всей последовательности, и декодера (d...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorКузнецов А. В.ru
dc.contributor.authorМаркина Е. А.ru
dc.coverage.spatialRUDOLPHru
dc.coverage.spatialметоды обнаруженияru
dc.coverage.spatialметоды классификацииru
dc.coverage.spatialмашинное обучениеru
dc.coverage.spatialискаженные данныеru
dc.coverage.spatialэкспериментальные исследованияru
dc.coverage.spatialмультимодальные моделиru
dc.coverage.spatialпредобработка набора данныхru
dc.coverage.spatialфейкиru
dc.coverage.spatialсравнение значений метрикиru
dc.creatorКузнецов А. В., Маркина Е. А.ru
dc.date.accessioned2024-12-05 09:39:19-
dc.date.available2024-12-05 09:39:19-
dc.date.issued2024ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\563338ru
dc.identifier.citationКузнецов, А. В. Разработка и исследование методов обнаружения искаженных данных с использованием мультимодального подхода / А. В. Кузнецов, Е. А. Маркина // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2024) : сб. тр. по материалам X Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 20-24 мая 2024 г.): в 6 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т). - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2024. - Т. 3: Искусственный интеллект : под ред. А. В. Никонорова, 2024. - С. 030242.ru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Razrabotka-i-issledovanie-metodov-obnaruzheniya-iskazhennyh-dannyh-s-ispolzovaniem-multimodalnogo-podhoda-112600-
dc.description.abstractРассматривается задача обнаружения искаженных данных с использованием мультимодального подхода. Исследуются различные способы классификации. В ходе экспериментальных исследований получено, что наилучшие результаты демонстрирует метод, основанный на предобученной мультимодальной модели RUDOLPH. Наибольшее значение метрики F1 равно 0,841.ru
dc.language.isorusru
dc.relation.ispartofИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2024) : сб. тр. по материалам X Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 20-24 мая 2024 г.): в 6 т.ru
dc.sourceИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2024). - Т. 3 : Искусственный интеллект : под ред. А. В. Никонороваru
dc.titleРазработка и исследование методов обнаружения искаженных данных с использованием мультимодального подходаru
dc.typeTextru
dc.citation.spage030242ru
dc.citation.volume3ru
dc.textpartПервоначально из набора были удалены семантически не связанные данные. Это было реализовано с помощью предобученной модели CLIP: представляет собой режим тренировки двух моделей [4]. Архитектура представлена в виде энкодера (encoder), который берёт входную последовательность и приводит её к характеристическому представлению всей последовательности, и декодера (d...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
978-5-7883-2080-9_2024-030242.pdf261.07 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.