Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Парфентьев, К.В. - Формирование псевдослучайных последовательностей на основе нейросетевых генеративных моделей с ме...
Парфентьев, К.В. - Формирование псевдослучайных последовательностей на основе нейросетевых генеративных моделей с ме...
Нет экз.
Статья
Автор: Парфентьев, К.В.
Автоматизация. Современные технологии: Формирование псевдослучайных последовательностей на основе нейросетевых генеративных моделей с ме...
б.г.
ISBN отсутствует
Автор: Парфентьев, К.В.
Автоматизация. Современные технологии: Формирование псевдослучайных последовательностей на основе нейросетевых генеративных моделей с ме...
б.г.
ISBN отсутствует
Статья
Парфентьев, К.В.
Формирование псевдослучайных последовательностей на основе нейросетевых генеративных моделей с механизмом внимания / К.В. Парфентьев, К.В. Парфентьева // Автоматизация. Современные технологии. – 2025. – Т. 79. - № 7. – С.321-325: ил. - Библиогр.: 13 назв.
Задача алгоритмической генерации псевдослучайных последовательностей. Сочетание генеративно-предсказательного подхода (модификация генеративно-состязательных нейронных сетей, которые хорошо показывают себя в генерации изображений) и механизма внимания, который используется в больших языковых моделях для генерации текста. Подход позволил улучшить долю последовательностей, прошедших проверку на случайность, на 3,5 %, а среднюю вероятность наблюдения тестовой статистики на 16 %.
Парфентьев, К.В.
Формирование псевдослучайных последовательностей на основе нейросетевых генеративных моделей с механизмом внимания / К.В. Парфентьев, К.В. Парфентьева // Автоматизация. Современные технологии. – 2025. – Т. 79. - № 7. – С.321-325: ил. - Библиогр.: 13 назв.
Задача алгоритмической генерации псевдослучайных последовательностей. Сочетание генеративно-предсказательного подхода (модификация генеративно-состязательных нейронных сетей, которые хорошо показывают себя в генерации изображений) и механизма внимания, который используется в больших языковых моделях для генерации текста. Подход позволил улучшить долю последовательностей, прошедших проверку на случайность, на 3,5 %, а среднюю вероятность наблюдения тестовой статистики на 16 %.

На полку
