Применение метода Transfer Learning к задаче машинного перевода для пары русско-хакасский

?

Применение метода Transfer Learning к задаче машинного перевода для пары русско-хакасский

С. 460–471.

Лебедева А. Ю.

В книге

Одиннадцатая Международная конференция по компьютерной обработке тюркских языков «TurkLang 2023»

Каз.: Издательство Академии наук Республики Татарстан, 2023.

Faroese Corpus Development: Strategies for Low-Resource Languages Corpora

Сатдаров К. Е., Харламова Д. С., Якубой А. И. и др., , in: Computational linguistics and intellectual technologies. Papers from the Annual International Conference "Dialogue" (2025)Vol. 23.: [б.и.], 2025. P. 312–321.

В статье описывается разработка морфологически размеченного корпуса для фарерского языка – мало ресурсного германского языка. Описывается создание большого корпуса современных новостных текстов с автоматической разметкой, выполненной с помощью специально обученной модели SpaCy. Мы демонстри312 руем эффективность создания лингвистических ресурсов для малоресурсных языков при минимальном количестве начальных данных. На основе небольшого, но качественно размеченного набора данных OFT была обучена ...

Добавлено: 6 августа 2026 г.

Extraction of properties of anisotropic spin model by deep transfer learning methods

D.D. Sukhoverkhova, L.N. Shchur, , in: Параллельные вычислительные технологии – XIX всероссийская конференция с международным участием, ПаВТ'2025. Короткие статьи и описания плакатов.: Издательский центр ЮУрГУ, 2025. P. 82–89.

Мы применяем методы глубокого машинного обучения с учителем для извлечения свойств анизотропной модели Изинга. Мы рассматриваем два случая анизотропии: ортогональную и диагональную. Из предсказаний нейронной сети мы получили функции вероятности фазы, на основе которых мы измерили две величины: критическую температуру и критический показатель корреляционной длины. Мы оценили значения параметра анизотропии в обоих случаях, при которых ...

Добавлено: 4 декабря 2025 г.

Machine Learning Domain Adaptation in Spin Models with Continuous Phase Transitions

Чертенков В. И., Щур Л. Н., Physical Review E - Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics 2025 Vol. 112 No. 3 Article 034104

Добавлено: 12 августа 2025 г.

Supervised and Transfer Learning for Phase Transition Research

Чертенков В. И., Щур Л. Н., Lecture Notes in Computer Science 2025 Vol. 15406 P. 434–449

Добавлено: 10 февраля 2025 г.

Transfer Machine Learning of an Anisotropic Model

D. D. Sukhoverkhova, L. N. Shchur, Lobachevskii Journal of Mathematics 2025 Vol. 46 No. 1 P. 528–534

Добавлено: 13 января 2025 г.

Влияние анизотропии на исследование критического поведения спиновых моделей методами машинного обучения

Суховерхова Д. Д., Щур Л. Н., Письма в Журнал экспериментальной и теоретической физики 2024 Т. 120 № 8 С. 644–649

В статье мы применили глубокую нейронную сеть для изучения вопроса переносимости знания между моделями статистической механики. Был проведен следующий компьютерный эксперимент. Сверточная нейронная сеть была обучена для решения задачи бинарной классификации моментальных снимков расположения спинов модели Изинга на двумерной решетке. При тестировании на вход нейронной сети подавались моментальные снимки расположения спинов модели Изинга на решетке ...

Добавлено: 25 сентября 2024 г.

To Stay or Not to Stay in the Pre-train Basin: Insights on Ensembling in Transfer Learning

Садртдинов И. Р., Dmitrii Pozdeev, Dmitry P Vetrov и др., , in: Advances in Neural Information Processing Systems 36 (NeurIPS 2023).: Curran Associates, Inc., 2023. P. 15936–15964.

Добавлено: 26 февраля 2024 г.

Unsupervised domain adaptation methods for cross-species transfer of regulatory code signals

Pavel Latyshev, Fedor Pavlov, Herbert A. и др., , in: Proceedings of 11th Moscow Conference on Computational Molecular Biology MCCMB'23.: IITP RAS, 2023.

Добавлено: 1 декабря 2023 г.

Multilingual hope speech detection: A Robust framework using transfer learning of fine-tuning RoBERTa model

Малик М. Ш., Назарова А., Mona M. J. и др., Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences 2023 Vol. 35 No. 8 Article 101736

Добавлено: 22 ноября 2023 г.

Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research VII

Магай Г. И., Soroka A., Studies in Computational Intelligence, 2023.

Добавлено: 25 октября 2023 г.

Unsupervised Domain Adaptation Methods for Cross-Species Transfer of Regulatory Code Signals

Pavel Latyshev, Fedor Pavlov, Herbert A. и др., Frontiers in Big Data 2023 Vol. 6 Article 1140663

Добавлено: 8 июня 2023 г.

Irony detection via sentiment-based transfer learning

Zhang S., Zhang X., Chan J. и др., Information Processing and Management 2019 Vol. 56 No. 5 P. 1633–1644

Добавлено: 29 октября 2020 г.

Research of heuristic approaches for determining the tonality of text messages in natural language processing problems

Поляков Е. В., Polyakov S. V., Абрамов П., , in: Proceedings of 2019 XVI International Symposium "Problems of Redundancy in Information and Control Systems" (REDUNDANCY).: IEEE, 2019. P. 159–164.

Добавлено: 20 сентября 2020 г.

Generalized approach to sentiment analysis of short text messages in natural language processing

Поляков Е. В., Восков Л. С., Абрамов П. и др., Informatsionno-upravliaiushchie sistemy [Information and Control Systems] 2020 No. 1 P. 2–14

Добавлено: 20 февраля 2020 г.