Morzsák

Oldal címe

MILAB - SmartLab (DeepLearning kutatás multi GPU támogatással)

Címlapos tartalom

A projekt mély neurális hálózatok alapkutatási kérdéseit vizsgálja, különös tekintettel a skálázhatóságra, a magyarázhatóságra és a kevés címkézett adattal való tanításra. Célunk, hogy hatékonyabb és jobban értelmezhető modelleket dolgozzunk ki nagyméretű, részben címkézett adathalmazokra. A kutatás során autoenkóder-, gráf neurális háló- és transzformer-alapú módszereket, valamint részben felügyelt és önfelügyelt tanulási megközelítéseket alkalmazunk. A módszerek segítségével hibák, rendellenességek és döntési mintázatok azonosíthatók nagy adatmennyiség esetén. Az eredményeket felhőszolgáltatások hibakeresésében, banki hitelkockázat-előrejelzésben és orvosi képfeldolgozásban demonstráljuk. A HUN-REN Cloud a nagyméretű adatfeldolgozáshoz, modelltréninghez és összehasonlító kiértékelésekhez biztosít skálázható infrastruktúrát.

Publikációk

6 - 7 | 7
Megjelenés éve
2022

Improving Self-Supervised Learning-based MOS Prediction Networks

Szerzők
Bálint Gyires-Tóth; Csaba Zainkó
Tovább
Megjelenés éve
2022

Utility of Equivariant Message Passing in Cortical Mesh Segmentation

Szerzők
Unyi, Dániel; Insalata, F.; Veličković, P.; Gyires-Tóth, B.
Tovább