DSpace Repository

Few-shot automatic deep learning

Show simple item record

dc.contributor.advisor GROZAVU, Nistor
dc.contributor.author BURLACU, Alexandru
dc.date.accessioned 2021-02-22T10:04:39Z
dc.date.available 2021-02-22T10:04:39Z
dc.date.issued 2020
dc.identifier.citation BURLACU, Alexandru. Few-shot automatic deep learning: tz. de master: Programul de studiu: Tehnologia informaţiei. Cond. şt. Nistor GROZAVU, 2020. en_US
dc.identifier.uri http://repository.utm.md/handle/5014/13240
dc.description Fişierul ataşat conţine: Contents, Abstract, Rezumat, Introduction, References. en_US
dc.description.abstract This work tries to reduce the need for annotated data to design and train reasonably high performing neural networks for a given problem by using so-called few-shot learning, in combination with other techniques to further reduce the need for a big, diverse, and preferably well-designed dataset, thus extending the range of use cases for deep learning techniques. Such models could also be used to help in annotation efforts. en_US
dc.description.abstract Această lucrare încearcă să reducă nevoia de date adnotate pentru a proiecta și a antrena rețele neuronale cu performanțe rezonabile pentru o anumită problemă, utilizând așa-numita învățare cu puține exemple, în combinație cu alte tehnici pentru a reduce în continuare nevoia de un set de date mare, bine conceput, și divers, extinzând astfel gama de cazuri de utilizare pentru tehnici de învățare aprofundată. Astfel de modele ar putea fi folosite și pentru a ajuta la eforturile de adnotare. en_US
dc.language.iso en en_US
dc.publisher Universitatea Tehnică a Moldovei en_US
dc.rights Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States *
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ *
dc.subject neural networks en_US
dc.subject reţele neuronale en_US
dc.title Few-shot automatic deep learning en_US
dc.title.alternative Învăţarea automatizată cu un număr mic de date en_US
dc.type Thesis en_US


Files in this item

The following license files are associated with this item:

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States Except where otherwise noted, this item's license is described as Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account