Zobrazeno 1 - 5
of 5
pro vyhledávání: '"Mitevski, O."'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Gerhard Johann Hagerer, Moeed, A., Dugar, S., Gupta, S., Ghosh, M., Danner, H., Mitevski, O., Nawroth, A., Groh, G.
Publikováno v:
Proceedings of the 12th Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2020)
Scopus-Elsevier
Scopus-Elsevier
A major challenge in modern neural networks is the utilization of previous knowledge for new tasks in an effective manner, otherwise known as transfer learning. Fine-tuning, the most widely used method for achieving this, suffers from catastrophic fo
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::3f587908e079fc7f816c5cab91e7a5c9
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0007-D5B4-D
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0007-D5B4-D
Autor:
Hagerer, G., Moeed, A., Dugar, S., Gupta, S., Mitevski, O., Gosh, M., Danner, H., Nawroth, A., Groh, G.
Publikováno v:
Proceedings of the 12th Language Resources and Evaluation Conference
A major challenge in modern neural networks is the utilization of previous knowledge for new tasks in an effective manner, otherwise known as transfer learning. Fine-tuning, the most widely used method for achieving this, suffers from catastrophic fo
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1874::be32c34aa27e9932a85ff406dfebbd65
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0006-AC87-0
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0006-AC87-0
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.