Temporal Reconstruction Methods in Self-Supervised Machine Learning
  • Metaadatok
Tartalom: http://hdl.handle.net/10831/62121
Archívum: EDIT
Gyűjtemény: Disszertációk (ELTE PHD)
Informatikai Kar PHD
Informatika Doktori Iskola
Cím:
Temporal Reconstruction Methods in Self-Supervised Machine Learning
Létrehozó:
Milacski, Zoltán Ádám
Közreműködő:
Lőrincz, András
Téma:
Műszaki tudományok/Informatikai tudományok
Machine Learning
Unsupervised Learning
Self-Supervised Learning
Regularized Least Squares
Deep Neural Network
Group Sparse Representation
Time Series
Video
Informatika D. I./Információs rendszerek
Gépi Tanulás
Felügyeletlen Tanulás
Önfelügyelt Tanulás
Regularizált Legkisebb Négyzetek
Mély Neurális Hálózat
Csoport Ritka Reprezentáció
Idősor
Videó
Tartalmi leírás:
Nyelv:
angol
angol
magyar
Típus:
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Formátum:
application/pdf
application/pdf
application/pdf
Azonosító:
elte:10.15476/ELTE.2021.018
elte:32643465
https://opac.elte.hu/Record/opac-EUL01-1078353
LOMS: https://edit.elte.hu/xmlui/bitstream/10831/62121/1/Thesis_Ertekezes_EN.pdf
LOMS: https://edit.elte.hu/xmlui/bitstream/10831/62121/2/Booklet_Tezisfuzet_HU.pdf
LOMS: https://edit.elte.hu/xmlui/bitstream/10831/62121/3/Booklet_Tezisfuzet_EN.pdf
Létrehozó:
info:eu-repo/semantics/openAccess