PatchTST: ინოვაციური მოდელი დროითი რიგების გრძელვადიანი პროგნოზირებისთვის ტრანსფორმერების გამოყენებით
ICLR 2023-ზე წარდგენილი PatchTST მოდელი რევოლუციურ მიდგომას გვთავაზობს დროითი რიგების გრძელვადიანი პროგნოზირებისთვის ტრანსფორმერების გამოყენებით. მოდელი ეფუძნება ინდივიდუალური დროითი რიგების „პაჩებად“ დაყოფას, რაც არაერთ სარგებელს იძლევა. სტატიაში აღწერილია PatchTST-ის ვარჯიში Electricity მონაცემთა ნაკრებზე და მისი ტრანსფერული სწავლის შესაძლებლობები ETTh1 მონაცემთა ნაკრებზე, სადაც ნაჩვენებია მნიშვნელოვანი გაუმჯობესება ნულოვანი სწავლის (zero-shot), წრფივი გამოძიების (linear probing) და სრული ფაინ
ხედვითი ენის მოდელები: შესაძლებლობები, შეფასება და სწავლება
ხედვითი ენის მოდელები (VLM) არის ხელოვნური ინტელექტის მოდელები, რომლებსაც შეუძლიათ ერთდროულად ისწავლონ გამოსახულებებიდან და ტექსტებიდან, რაც მათ საშუალებას აძლევს შეასრულონ მრავალი დავალება, როგორიცაა ვიზუალურ კითხვებზე პასუხის გაცემა და გამოსახულების აღწერა. ისინი გენერაციული მოდელებია, რომლებიც იღებენ გამოსახულებისა და ტექსტის შეტანას და წარმოქმნიან ტექსტურ გამოსავალს. ამ მოდელებს გააჩნიათ კარგი „ნულოვანი-კადრის“ (zero-shot) შესაძლებლობები და გამოიყენება გამოსახულებებზე საუბრისთვის, დოკუმენტებ
CLIPSeg: რევოლუციური ხელოვნური ინტელექტი, რომელიც ნებისმიერი ობიექტის სეგმენტაციას დამატებითი წვრთნის გარეშე ახდენს
სტატია განიხილავს გამოსახულების სეგმენტაციას, მის არსებულ შეზღუდვებს (ფიქსირებული კატეგორიები, წვრთნის მაღალი ღირებულება) და წარმოგიდგენთ CLIPSeg-ს. CLIPSeg არის "ნულოვანი-კადრის" (zero-shot) სეგმენტაციის მოდელი, რომელიც OpenAI-ის CLIP-ზეა დაფუძნებული და შეუძლია თითქმის ნებისმიერი ობიექტის სეგმენტაცია დამატებითი წვრთნის გარეშე. ის იყენებს CLIP-ის უნარს, შექმნას გამოსახულებებისა და ტექსტის აბსტრაქტული წარმოდგენები, ტრანსფორმატორზე დაფუძნებული დეკოდერის დახმარებით სეგმენტაციის ნიღბების შესაქმნელად