Оценка влияния архитектуры визуального энкодера на качество генерации медицинских отчётов; Молодежь и современные информационные технологии

Detalles Bibliográficos
Parent link:Молодежь и современные информационные технологии.— 2026.— С. 267-271
Autor principal: Пан А. Э.
Otros Autores: Аксёнов А. В. Андрей Владимирович (научный руководитель)
Sumario:Целью исследования является оценка влияния архитектуры визуального энкодера (ConvNeXt, Swin, CLIP, ResNet, DenseNet, EfficientNet, ViT) на качество генерации медицинских отчетов моделью GPT-2. Эксперименты показали, что использование ConvNeXt обеспечивает наилучший баланс метрик (BERTScore 0.892) и вычислительной эффективности по сравнению с классическими свёрточными нейронными сетями и другими трансформерами
Текстовый файл
Lenguaje:ruso
Publicado: 2026
Materias:
Acceso en línea:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/139096
Formato: Electrónico Capítulo de libro
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=687379

Ejemplares similares