Показати скорочений опис матеріалу

dc.contributor.authorKhabarlak, Kostiantyn
dc.date.accessioned2024-07-08T11:45:14Z
dc.date.available2024-07-08T11:45:14Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationKhabarlak K. Why do we need a Post-Train Adaptive neural network? / Kostiantyn Khabarlak // Інформаційні технології: теорія і практика : тези доповідей I (VII) міжнародної науково-практичної конференції здобувачів вищої освіти і молодих учених (Дніпро 20-22 березня 2024) – Дніпро : Свідлер А.Л., 2024. – С. 23-25.uk_UA
dc.identifier.urihttp://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/167282
dc.description.abstractNeural networks have shown to be effective in many areas. Convolutional neural networks solve computer vision problems, such as classification, detection and segmentation depending on task at human level or better. Recurrent and transformer-based neural networks are actively used for natural language understanding. More recently neural networks have shown high quality in generative tasks in both vision and language domains. All of it results in an increased usage of neural networks. Some of the applications require offline data processing due to privacy requirements, lack of Internet access or high server load which is better to be distributed among user devices to reduce server maintenance cost.uk_UA
dc.language.isoenuk_UA
dc.subjectneural networksuk_UA
dc.subjectнейронні мережіuk_UA
dc.subjectserveruk_UA
dc.subjectсерверuk_UA
dc.titleWhy do we need a Post-Train Adaptive neural network?uk_UA
dc.typeArticleuk_UA
dc.identifier.udk004.93uk_UA


Долучені файли

Thumbnail

Даний матеріал зустрічається у наступних фондах

Показати скорочений опис матеріалу