Представлена методика создания синтетического набора данных с использованием системы MetaHuman для оптимизации скиннинга 3D-моделей. Основное внимание уделено улучшению качества привязки (скиннинга) геометрии к скелетам персонажей за счет разнообразия генерируемых высокореалистичных моделей. С помощью MetaHuman сформирован обширный датасет, включающий десятки виртуальных персонажей с различными антропометрическими характеристиками и точно заданными весовыми параметрами скиннинга. На основе этих данных обучен алгоритм, оптимизирующий распределение весов между костями и поверхностью модели.

Предложенный подход автоматизирует процесс настройки весов, что поз-воляет значительно сократить ручной труд риггеров и повысить точность дефор-маций при анимации. Эксперименты показали, что использование синтетических данных приводит к сокращению ошибок скиннинга и более плавным движениям модели по сравнению с традиционными методами. Результаты работы имеют непосредственное применение в индустрии видеоигр, анимации, виртуальной реальности и симуляций, где требуется быстрый и качественный риггинг множества персонажей. Предложенный метод может быть интегрирован в существующие графические движки и конвейеры разработки в виде плагина или инструмента, облегчая внедрение технологии в практические проекты.

В работе выдвинута идея использования имеющихся больших массивов результатов обработки ионограмм вертикального радиозондирования ионосферы в качестве обучающих датасетов для построения предиктивных моделей методами машинного обучения. Рассмотрены наиболее популярные форматы сохранения результатов обработки ионограмм, а также некоторые интернет-ресурсы с архивами свободно доступных файлов этих форматов. Указанные датасеты используются для построения предиктивных моделей, в том числе временных рядов критических частот ионосферных слоев. Отмечена также возможность использования некоторых датасетов результатов обработки ионограмм для обучения моделей, предназначенных для автоматической обработки ионограмм.

Робастность модели к незначительным отклонениям в распределении исходных данных является важным критерием во многих задачах. Нейронные сети могут показывать высокую точность (accuracy) на обучающей выборке, но при этом качество на тестовой выборке может сильно падать из-за разного распределения данных, причем ситуация только усугубляется на уровне подгрупп внутри каждой категории.

В данной статье мы показываем, как робастность модели на уровне подгрупп может быть значительно улучшена с помощью подхода, основанного на доменной адаптации векторных представлений. Мы обнаружили, что применение состязательного подхода к ограничению векторных представлений дает существенный прирост метрики точности (accuracy) в сложной подгруппе по сравнению с предыдущими моделями. Метод протестирован на двух независимых наборах данных, точность в сложной подгруппе на наборе данных Waterbirds составляет 90.3 {y : waterbirds;a : landbackground}, а на наборе данных CelebA – 92.22 {y : blondhair;a : male}.

Рассмотрена проблема автоматической разметки обучающих выборок в области компьютерного зрения с использованием методов машинного обучения.

Разметка данных является ключевым этапом в разработке и обучении моделей глубокого обучения, однако процесс создания размеченных данных зачастую требует значительных временных и трудовых затрат. В статье предложен механизм автоматической разметки, основанный на использовании сверточных нейронных сетей и методов активного обучения.

Предложенная методология включает анализ и оценку существующих подходов к автоматической разметке. Эффективность предложенных решений оценена на общедоступных наборах данных. Результаты показали, что предложенный метод в значительной мере сокращает время, необходимое для разметки данных, но в любом случае требует вмешательства оператора-разметчика.

Обзор литературы включает анализ современных методов разметки и существующих автоматических систем, что позволяет лучше понять контекст и преимущества предлагаемого подхода. В заключении обсуждены достижения, ограничения и возможные направления для будущих исследований в данной области.

Алгоритмы установления соответствия между сущностями осуществляют поиск эквивалентных сущностей в разноязычных графах знаний. Данная проблема возникает, как правило, при интеграции разноязычных графов знаний. В настоящее время решение этой проблемы становится весьма актуальным для практического решения проблем импортозамещения, например, чтобы найти информацию о лекарствах, выпускаемых в разных странах под разными названиями, или же решить проблему поиска эквивалентных запчастей.

В настоящее время известно несколько библиотек с открытым кодом, которые объединяют известные алгоритмы выравнивания сущностей, а также тестовые наборы данных для различных языков. В данной работе описан русско-английский набор данных для экспериментов с нескольким популярными алгоритмами выравнивания сущностей. Особое внимание уделено методам генерации векторных представлений для имен сущностей. В частности, рассмотрены комбинации различных методов генерации векторных представлений (эмбеддингов) имен сущностей с известными алгоритмами выравнивания сущностей. Таблицы с результатами экспериментов дополнены визуализациями. 

В последние годы кратно возрос интерес к графам знаний (ГЗ) как в научном, так и в промышленном сообществах. Интеграция различных графов знаний является одной из актуальнейших задач и используется, например, для разработки сложных цифровых двойников промышленных систем. Интеграция графов знаний также необходима при объединении графов знаний, извлеченных из текстов на естественном языке при помощи больших языковых моделей. Одной из компонент решения задачи интеграции ГЗ является задача выравнивания сущностей, пытающаяся идентифицировать в разных ГЗ сущности, описывающие один и тот же объект реального мира. К сожалению, в реальных графах знаний многие сущности не имеют эквивалентов в других графах знаний. В частности, каждый фрагмент графа знаний, извлеченный из отдельной публикации, может иметь свою собственную структуру имен сущностей и идентификаторов, что существенно усложняет задачу идентификации сущностей. В работе описаны эксперименты по выравниванию сущностей при наличии несопоставимых сущностей на примере русско-английского набора данных

Работа посвящена исследованию квантованных подходов к адаптации языковых моделей для задачи автоматической пошаговой проверки корректности хода решения квадратных уравнений. Рассмотрена результативность подходов параметрически эффективного дообучения (PEFT) при адаптации языковых моделей DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B и InternLM2-Math-Plus-1.8B для создания математического верификатора (Process-supervised Reward Models, PRM). Эксперименты проведены на синтетическом наборе данных квадратных уравнений, дополненном негативным сэмплированием для имитации ошибок обучающихся. Выполнено сравнительное тестирование стандартных (LoRA, DoRA, rsLoRA) и квантованных (QLoRA, QDoRA, LoftQ) алгоритмов тонкой настройки.
Дополнительно изучена обобщающая способность нейросетей (Zero-shot Transfer) на структурно отличающемся наборе линейных уравнений. Результаты показали, что квантование решает проблемы численной стабильности вычислений для нестандартных архитектур (InternLM2), обеспечивая при этом качество, сопоставимое со стандартными методами. Для модели DeepSeek-R1 метод QLoRA достиг точности (Accuracy) 97.77%, а методы QDoRA и LoftQ – по 98%, что лишь незначительно уступает классическому алгоритму LoRA (98.67%). Аналогично для нестандартной архитектуры InternLM2 применение QLoRA позволило достичь точности 92.67% (против 93% у базового LoRA). Однако алгоритмы без понижения разрядности весов (LoRA) склонны сохранять более богатое представление выученных паттернов, обеспечивая хорошую способность к переносу знаний для моделей класса Reasoning (Accuracy DeepSeek-R1 66.8% против 61.4% у QLoRA на новых данных).

Исследована задача построения отображения между спайковой активностью сверточной спайковой нейронной сети и классом входного изображения. Такая задача появляется после обучения сети без учителя: сверточный слой формирует событийное представление изображения, но сама сеть не содержит готового механизма выдачи метки класса. В работе проведена проверка, насколько информативны счетчики спайков сверточного слоя после обучения по правилу STDP (пластичность, зависящая от времени возникновения импульсов, – биологически правдоподобное правило обучения для импульсных (спайковых) нейронных сетей), и оценено качество линейного считывающего классификатора при увеличении числа обучающих предъявлений.

Эксперименты проведены на наборе MNIST – стандартном наборе изображений рукописных цифр. Использована однослойная архитектура: один сверточный слой с 32 картами признаков, ядром 5 × 5 и выходной размерностью 32 × 24 × 24, что соответствует 18432 нейронам LIF (модель «интегратор с утечкой и порогом»). Входные изображения кодировались детерминированным пуассоновским кодировщиком; мультипликатор пуассоновского кодирования был равен 0.006. Длительность предъявления (время демонстрации объекта сети) составляла 100 тактов. Обучение выполнялось по правилу STDP с нуля, без возобновления из ранее сохраненного состояния. Для оценки использовался протокол сбора счетчиков спайков на 10000 обучающих и 10000 тестовых изображениях.

В основном эксперименте при 15000 обучающих предъявлениях STDP достигнута точность 0.8883. Базовый способ по карте меток, близкий к методу Diehl и Cook, в той же конфигурации дал около 0,48. Покрытие калиброванной карты меток составило 219 из 18432 нейронов, средняя активность – 4146.9416 спайка на изображение. Соседняя точка масштаба при 10000 обучающих предъявлениях дала точность 0.8876. Полученные результаты показывают, что выбранный способ считывания активности существенно влияет на итоговое качество классификации: линейный считывающий классификатор по полному вектору счетчиков сети извлекает распределенную информацию, которая теряется при простом назначении меток отдельным нейронам.

Сталь в наши дни является одним из важнейших производственных материалов, который используется повсеместно, от медицины до промышленных отраслей. Своевременное обнаружение и распознавание дефектов на стальных листах после проката – одна из ключевых проблем этого производства с учетом его сложности и необходимости затрат большого количества времени на проведение вручную проверок каждого листа и каждой заготовки. Одними из целей настоящей работы были автоматизация и упрощение данного процесса. Для решения соответствующих задач была использована, в первую очередь, модель сверточной нейронной сети под названием UNet, которая уже зарекомендовала себя как отличный инструмент решения таких задач — при высокой результативности она требует меньшего количества учебных данных. В основе этой модели лежат последовательная, производимая в несколько шагов свертка изображения до приемлемого размера (иными словами, сжатие или кодирование), а затем развертка, восстановление изображения к исходному размеру и соотношению сторон, после чего на выходе будет получена маска изображения с классами элементов, которые необходимо было найти. В дополнение к этой нейронной сети в качестве кодирующего (сворачивающего) слоя была использована другая модель — ResNet34, предварительно обученная на датасете (наборе данных) ImageNet1000. В этой модели также был модифицирован выходной слой — вместо 34 слоев с классами на выходе возвращалось лишь 4, что сократило время обработки и позволило использовать наиболее удачные определения в результатах. Используя данный подход и проведя все необходимые проверки, при подведении итогов, мы получили результат в 94,8% точности определения дефектов на стальных листах.

Работа посвящена проблеме применения онтологического подхода при построении датасета для оценки и сравнения систем обогащения контекста большой языковой модели с использованием графов знаний в доменной области машиностроительных систем полного жизненного цикла. В доменной области сложно получить необходимое количество текстовых данных с формальной логической структурой для формирования оценочного набора без использования сгенерированных синтетических данных. Для исключения внесения искажений и галлюцинаций при формировании оценочного набора предложено оригинальное решение проблемы дефицита данных за счет извлечения онтологии непосредственно из файлов изделий и сборок, соответствующих стандарту STandard for Exchange of Product model data что потенциально позволяет использовать все данные об изделиях как источник для масштабирования оценочных данных. Целью работы стали создание датасета структурированных текстовых данных в доменной области машиностроительных систем полного жизненного цикла, разработка методики оценки и реализация конвейеров обогащения контекста большой языковой модели с применением и без применения графов знаний для анализа вклада систем с извлечением структуры данных в качество генерируемых ответов. Предложен новый источник оценочных данных, разработана новая методика формирования текстовых оценочных данных с сохранением логической структуры, реализован конвейер для использования сгенерированных оценочных данных. Получены результаты оценки, подтверждающие положительный вклад систем с извлечением структурированных данных в качество генерируемых ответов в доменной области машиностроительных систем полного жизненного цикла.

Проанализированы данные наблюдений 1979–2018 гг. в районе Северной Атлантики, полученные в результате реализации проекта Российской академии наук по исследованию атмосферы в Северной Атлантике (РАН-НААД). Набор данных предоставляет множество параметров поверхности и свободной атмосферы на основе сигма-модели и отвечает многим требованиям метеорологов, климатологов и океанографов, работающих как в исследовательской, так и в оперативной областях. Проведен анализ сезонной и многолетней изменчивости тепловых потоков и температуры поверхности воды в Северной Атлантике. В качестве основного метода исследования использованы схемы анализа диффузионных процессов. На основе заданных рядов длиной в 40 лет с 1979 по 2018 годы вычислены такие параметры диффузионных процессов, как среднее (снос процесса) и дисперсия (диффузия процесса) и построены их карты и временные кривые. Численные расчеты выполнены на суперкомпьютере Ломоносов-2 Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова.

Спайковые нейронные сети (далее — СНС, т. е. нейросети, передающие информацию во времени с помощью импульсов) требуют временного входа, тогда как в задачах компьютерного зрения данные чаще заданы статическими изображениями. В работе рассмотрено преобразование вида «изображение – временной сигнал – импульсы» и исследовано влияние способа входного кодирования на динамику обучения СНС, плотность импульсной активности и вычислительную стоимость обработки. В экспериментальной части реализованы и сопоставлены два семейства кодирования: кодирование по времени первого импульса (Latency) и пуассоновское кодирование по интенсивности (Poisson); для них рассмотрены четыре режима: базовый Latency без подавления фона, модифицированный Latency с порогом тишины, стохастический Poisson и детерминированный Poisson. В качестве метрик использованы среднее число импульсов на пример, число синаптических операций, прокси-показатель энергозатрат и характеристики конкуренции нейронов скрытого слоя. Эксперименты на наборе MNIST (60000 обучающих и 10000 тестовых изображений) для сети со скрытым слоем из 100 нейронов и горизонтом моделирования 200 шагов показали, что все исследованные режимы обеспечивают устойчивое обучение без коллапса активности. При этом модифицированный Latency с порогом тишины
 оказался наиболее эффективным по соотношению «полезная активность — вычислительная стоимость»: при количестве спайков на один пример 323.41 для него число синаптических операций составило 14295.09, тогда как базовый Latency без фильтрации фона при близкой выходной активности (311.22 импульса на пример) потребовал 78400 синаптических операций.

Рассмотрена задача пополнения таксономий – иерархических структур для организации понятий. Предложена архитектура на основе подхода ReAct (Reasoning + Acting), позволяющая пополнять таксономию в режиме zero-shot без дообучения больших языковых моделей. Система реализована в двух сценариях: автономная навигация от корневых узлов и верификация гипотез, сгенерированных другими моделями. Эксперименты на материале диахронического датасета RuWordNet показали, что прямое исследование таксономии от корня сталкивается с ограничениями, связанными со сложностью графа (MAP@3 = 24.6%). В то же время использование системы в качестве верификатора позволило улучшить качество предсказаний базовых моделей: прирост MAP@3 составил 9.5 п.п. для FastText и 1.1 п.п. для TaxoYandexGPT-5-Lite. Ключевыми преимуществами подхода являются универсальность, отсутствие необходимости дообучения и интерпретируемость за счет явных цепочек рассуждений.

Рассмотрен цикл построения графа знаний и расширения онтологии для специальной предметной области, описывающей процесс управления потоками данных в службах информационной поддержки. Предложена методика формирования корпуса данных для наполнения онтологии с автоматической псевдоразметкой, включающей специальные категории для фиксации ранее не представленных классов и отношений. Обучена специализированная модель извлечения именованных сущностей на корпусе данных объемом 3 млн токенов с 92 метками. Результаты были использованы для интеграции извлеченных фактов, что увеличило граф знаний до 0.98 млн триплетов, при этом коэффициент расширения графа (отношение общего числа фактов к явным триплетам) увеличился с 2.65 до 3.52 при сохранении логической согласованности. Наборы токенов с одинаковыми метками были преобразованы в устойчивые семантические множества, что позволило полуавтоматически расширить онтологию. В онтологию добавлены 12 новых классов, которые были извлечены из неструктурированных текстовых данных. Показан прикладной пример запросов и дальнейшей аналитики.

Под псевдословом понимается единица речи или текста, которая выглядит как реальное слово на русском языке, но на самом деле не имеет значения, а под настоящим или естественным словом – единица речи или текста, которая имеет толкование и представлена в словаре. Представлены две модели для работы с русским языком: генератор псевдослов и классификатор, оценивающий степень схожести введенной последовательности символов с настоящими словами. Классификатор использован для оценки результатов генератора. Обе модели основаны на рекуррентной нейронной сети с долгой краткосрочной памятью и обучены на датасете существительных русского языка. В результате создан файл, содержащий список сгенерированных псевдослов, оцененных классификатором. Псевдослова могут найти применение в задачах нейминга, брендирования и макетирования, в искусстве, для создания креативных произведений, и в языковых исследованиях, для изучения структуры языка и слов.

Сложность задачи извлечения аргументативных структур связана с такими проблемами, как выделение аргументативных сегментов, прогнозирование дальних связей между неконтактными сегментами, обучение на данных, размеченных с низкой степенью согласованности между аннотаторами. В настоящей работе рассмотрен подход к извлечению аргументативных отношений из достаточно больших текстов, относящихся к области научной коммуникации. Проведен сравнительный анализ методов тонкой настройки с использованием предобученной языковой модели типа Longformer, позволяющей учитывать длинные контексты, и двух методов, позволяющих учитывать расхождения аннотаторов в разметке аргументов за счет использования так называемых мягких меток, полученных путем равномерного сглаживания меток и усреднения экспертных оценок. Эксперименты проводились на четырех наборах данных, содержащих положительные и отрицательные примеры пар утверждений (посылка, заключение) и различающихся способами сегментации и средним размером текста. Наилучшие результаты получены на модели с усреднением экспертных оценок. В то же время отмечено, что модель, использующая сглаженные метки, также повышает точность классификаторов, но ухудшает полноту.

Работа посвящена описанию процесса разработки универсального инструментария для генерации синтетических данных для обучения разных нейронных сетей. Используемый подход показал свою успешность и эффективность в решении различных задач, в частности, обучения нейросети для распознавания покупательского поведения внутри магазинов через камеры наблюдения и пространств устройствами дополненной реальности без использования вспомогательных инфракрасных камер. Обобщающие выводы позволяют спланировать дальнейшее развитие технологий генерации трехмерных синтетических данных.

Описана разработка на основе методов машинного обучения приложения для автоматического аннотирования веб-страниц по стандарту Microdata с возможностью расширения для других стандартов и с внедрением данных в JSX-файлы. Собраны и подготовлены датасеты для обучения моделей Machine Learning (ML). Собраны и проанализированы метрики модели ML.

Представлена пионерская работа в области изучения химического состава на микропримесном уровне медных археологических монет как информационной основы для выявления особенностей денежного обращения в средневековом государстве.

Проведено междисциплинарное исследование нумизматического материала с Болгарского городища из 98 медных монет, представленного 91 золотоордынской, шестью иноземными монетами того же периода и одной монетой домонгольского времени династии Зенгидов. Статья содержит атрибуцию с изображениями аверса и реверса монет, а также данные археометрического изучения денежных артефактов на предмет химического состава двумя независимыми методами – рентгенофлуоресцентным и эмиссионным спектральным.

На настоящий момент это первое междисциплинарное исследование в нашей стране, охватившее представительную коллекцию медных денег различных правителей и монетных дворов из археологических материалов Болгарского городища. В результате изучения химического состава монет были определены соотношения примесей в медных сплавах, что позволило разделить коллекцию на десять основных групп, включающих монеты различных чеканных дворов и правителей определенной датировки. Определение примесного состава позволяет не только классифицировать монеты по группам, но и выдвигать обоснованные гипотезы о географическом расположении месторождений меди, использовавшейся для чеканки.

База данных, сформированная по результатам исследования и объединяющая нумизматическую атрибуцию, изображения монет и данные об их химическом составе, опубликована как открытый набор данных в репозитории Zenodo и предназначена для применения методов машинного обучения и искусственного интеллекта в задачах автоматической идентификации и провениенс-анализа средневековых монет.

Представлен гибридный нейросимволический метод, который объединяет большую языковую модель (LLM) и конечный автомат (FST) для обеспечения морфологической корректности при генерации текста на агглютинативных языках.
Система автоматически извлекает правила из корпусных данных: для локальных примеров словоформ LLM формирует цепочки морфологического разбора, которые затем агрегируются и упорядочиваются в компактные описания правил морфотактики (LEXC) и выбора алломорфов (regex). На этапе генерации LLM и FST работают совместно: если токен не распознается автоматом, LLM извлекает из контекста пару «лемма + теги», а FST реализует корректную поверхностную форму. В качестве набора данных использован корпус художественной литературы (~1600 предложений). Для списка из 50 существительных извлечено 250 словоформ. По предложенному алгоритму LLM сгенерировала 110 контекстных regex-правил вместе с LEXC-морфотактикой, на основе чего был скомпилирован FST, распознавший 170/250 форм (~70%). В прикладном тесте машинного перевода на подкорпусе из 300 предложений интеграция данного FST в цикл LLM повысила качество с BLEU 16.14 / ChrF 45.13 до BLEU 25.71 / ChrF 50.87 без дообучения переводчика. Подход применим к иным частям речи и другим агглютинативным и малоресурсным языкам, где он может быть использован для наполнения словарных и грамматических ресурсов.

Использование моделей Vision Transformer (ViT) в реальной медицинской практике, например в больницах или диагностических центрах, часто затруднено, потому что на рабочих компьютерах врачей обычно нет мощных графических процессоров (GPU), а имеющиеся вычислительные ресурсы ограничены. В настоящей работе рассмотрен полный путь практической реализации модели на этапе применения (pipeline инференса), направленный на снижение вычислительных затрат без существенной потери качества.

Предложенный подход объединяет несколько методов оптимизации.
Во-первых, использована дистилляция знаний (knowledge distillation) – метод обучения, при котором компактная модель копирует поведение более крупной и точной модели-учителя. Во-вторых, применено экспоненциальное скользящее среднее (Exponential Moving Average, EMA) весов, позволяющее стабилизировать обучение и повысить обобщающую способность модели.
В-третьих, исследована посттренировочная квантизация до целочисленного формата INT8 (post-training quantization, PTQ), направленная на уменьшение размера модели и ускорение инференса. Дополнительно рассмотрен упрощенный вариант квантизации совместно с обучением (QAT-lite), при котором эффекты квантизации частично учитываются во время дообучения модели.

Эксперименты проведены на датасете ISIC, содержащем дерматоскопические изображения кожных новообразований. Оценка качества моделей включает стандартные метрики классификации: точность (accuracy), макроусредненную F1-меру и площадь под ROC-кривой (ROC-AUC). Проанализированы характеристики производительности на центральном процессоре (CPU), включая задержку инференса, пропускную способность, потребление памяти и итоговый размер модели.

Полученные результаты показали, что посттренировочная INT8-квантизация позволяет сохранить качество, близкое к модели в формате FP32, при существенном снижении требований к памяти и вычислительным ресурсам. В то же время использование QAT-lite не демонстрирует устойчивых и воспроизводимых улучшений по сравнению с PTQ.

Представлен TradeNewsSum — корпус для абстрактивной генерации аннотаций к новостям внешней торговли, охватывающий русско- и англоязычные публикации из профильных источников. Все рефераты подготовлены вручную по унифицированным правилам. Проведены эксперименты с дообучением трансформерных и seq2seq-моделей и автоматическую оценку по схеме LLM-as-a-judge. Наилучшие результаты показала LLaMA 3.1 в режиме инструкционного промптинга, продемонстрировав высокие значения по метрикам, включая фактологическую полноту.

Рассмотрены особенности и методика применения генеративно-состязательных нейронных сетей (Generative adversarial networks, GAN) для синтеза ионограмм радиозондирования ионосферы в контексте построения статистической модели ионосферы. Предложена специфика наклонного радиозондирования ионосферы, показаны природа данных и их физический смысл. Данные представляют собой конфигурации сеансов радиозондирования, характеристики среды и ионограммы. Описана методика предобработки исходных данных для формирования обучающего корпуса. Приведена общая организация условных GAN, используемых в задачах генерации изображений. Рассмотрены ключевые модификации этого устройства применительно к синтезу ионограмм и схематично продемонстрирована архитектура. Выделены особенности выбора функции потерь, обусловленные знаниями о физическом смысле ионограммы. Как следствие, сформирована составная функция потерь, сочетающая ответ дискриминатора и эвристику. Приведены примеры полученных результатов. Обсуждены проблемы текущей реализации и поставлены задачи дальнейших исследований.

Обобщен ранее разработанный конвейер обогащения новостных статей структурированными метаданными и представлена его обновленная конфигурация, в которой GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) – языковая модель от компании OpenAI – заменен на открытую модель Qwen-Coder. Новая версия, как и ранее, использует набор из 400 страниц, отобранных через Google News, и остается совместимой с Google Rich Results Test. Эксперименты показали, что качество, сопоставимое с GPT-3, достижимо при локальном запуске на типовом офисном настольном компьютере (CPU, без GPU). Установлено, что замена, указанная выше, снижает зависимость от платных облачных сервисов и обеспечивает более высокую производительность по сравнению с GPT-версией; дана оценка сходства результатов обогащения для Qwen-Coder относительно базовой реализации на GPT-3. Предложенные инструменты снижают порог внедрения семантической разметки и расширяют ее практическое применение, в том числе в цифровой журналистике.

Для классификации изображений в настоящее время можно применить множество различных инструментов, каждый из которых направлен на решение определенного спектра задач. В статье проведен краткий обзор библиотек и технологий для классификации изображений. Построена архитектура простой свёрточной нейронной сети для классификации изображений.

Были проведены эксперименты по распознаванию изображений с такими популярными нейронными сетями, как VGG16 и ResNet 50. Обе нейронные сети показали хорошие результаты. Однако ResNet 50 переобучилась из-за того, что в наборе данных присутствовали однотипные изображения для обучения, поскольку в данной нейронной сети больше слоев, позволяющих считывать признаки объектов на изображениях. С обученными моделями был проведен сравнительный анализ по распознаванию изображений, специально подготовленных для этого эксперимента.

Для классификации изображений в настоящее время можно применить множество различных инструментов, каждый из которых направлен на решение определенного спектра задач. В статье проведен краткий обзор библиотек и технологий для классификации изображений. Построена архитектура простой свёрточной нейронной сети для классификации изображений.

Были проведены эксперименты по распознаванию изображений с такими популярными нейронными сетями, как VGG16 и ResNet 50. Обе нейронные сети показали хорошие результаты. Однако ResNet 50 переобучилась из-за того, что в наборе данных присутствовали однотипные изображения для обучения, поскольку в данной нейронной сети больше слоев, позволяющих считывать признаки объектов на изображениях. С обученными моделями был проведен сравнительный анализ по распознаванию изображений, специально подготовленных для этого эксперимента.