Sökning: "interpolations"
Visar resultat 1 - 5 av 26 uppsatser innehållade ordet interpolations.
1. Self-Supervised Learning for Tabular Data: Analysing VIME and introducing Mix Encoder
Kandidat-uppsats, Lunds universitet/Fysiska institutionenSammanfattning : We introduce Mix Encoder, a novel self-supervised learning framework for deep tabular data models based on Mixup [1]. Mix Encoder uses linear interpolations of samples with associated pretext tasks to form useful pre-trained representations. LÄS MER
2. On Linear Mode Connectivity up to Permutation of Hidden Neurons in Neural Network : When does Weight Averaging work?
Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)Sammanfattning : Neural networks trained using gradient-based optimization methods exhibit a surprising phenomenon known as mode connectivity, where two independently trained network weights are not isolated low loss minima in the parameter space. Instead, they can be connected by simple curves along which the loss remains low. LÄS MER
3. Informationstäthet på engelska och svenska
Kandidat-uppsats, Lunds universitet/ÖversättarutbildningenSammanfattning : Detta arbete är en översättningsvetenskaplig analys som baseras på översättningen av ett utdrag ur Simon Winchesters Atlantic: A Vast Ocean of a Million Stories, utgiven 2010. Första delen utgörs av en inledning, där boken och författaren presenteras översiktligt. LÄS MER
4. Spatialanalys av markgeokemi : Hur utlakningshalter av markgeokemin varierar i Sveriges morän enligt interpolationsmetoder
Kandidat-uppsats, Umeå universitet/Institutionen för ekologi, miljö och geovetenskapSammanfattning : The purpose of this study was to evaluate the spatial distribution of geochemistry in Swedish till and whether interpolations could predict unknown values of geochemistry between samples at a national spatial level, Sweden, and a regional, the county of Västerbotten. The information of the spatial distribution of the elements and the interpolations accurateness has several applications. LÄS MER
5. Towards topology-aware Variational Auto-Encoders : from InvMap-VAE to Witness Simplicial VAE
Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)Sammanfattning : Variational Auto-Encoders (VAEs) are one of the most famous deep generative models. After showing that standard VAEs may not preserve the topology, that is the shape of the data, between the input and the latent space, we tried to modify them so that the topology is preserved. LÄS MER