MAD-NLP: Wieloaspektowa diagnostyka modeli NLP

2018/31/N/ST6/02273

Słowa kluczowe

Deskryptory

  • ST6_9: Interakcja człowiek – komputer, rozpoznawanie i synteza mowy, przetwarzanie języka naturalnego
  • ST6_7: Sztuczna inteligencja, systemy inteligentne i wieloagentowe
  • ST6_11: Uczenie maszynowe, statystyczne przetwarzanie danych i zastosowanie w przetwarzaniu sygnałów

Panel

ST6 – Informatyka i technologie informacyjne: technologie i systemy informacyjne, informatyka, obliczenia naukowe, systemy inteligentne

Jednostka realizująca

Politechnika Warszawska, Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych

woj. mazowieckie

Inne projekty tej jednostki »

Kierownik projektu (z jednostki realizującej)

Barbara Rychalska

Liczba wykonawców projektu: 3

Konkurs

PRELUDIUM 16 – ogłoszony 2018-09-14

Przyznana kwota
182 072 PLN
Rozpoczęcie projektu
2019-06-28
Zakończenie projektu
2023-06-27
Planowany czas trwania projektu
48 miesięcy (z wniosku)
Status projektu
Projekt rozliczony

Opis projektu

Pobierz opis projektu w formacie .pdf

Uwaga — opisy projektów zostały sporządzone przez samych autorów wniosków i w niezmienionej formie umieszczone w systemie.

Zakupiona aparatura

  1. Komputer wyposażony w procesor graficzny (GPU). Za kwotę 12 000 PLN

Dane z raportu końcowego/rocznego

Publikacje w czasopismach (1)

  1. Visual Probing: Cognitive Framework for Explaining Self-Supervised Image Representations

    Autorzy:
    Witold Oleszkiewicz, Dominika Basaj, Igor Sieradzki, Michał Górszczak, Barbara Rrychalska, Koryna Lewandowska,Tomasz Trzciński, Bartosz Zieliński
    Czasopismo:
    IEEE Access (rok: 2023, tom: 11, strony: -), Wydawca: IEEE
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    10.1109/ACCESS.2023.3242982 – link do publikacji

Teksty w publikacjach pokonferencyjnych (10)

  1. On the Unreasonable Effectiveness of Centroids in Image Retrieval

    Autorzy:
    Mikołaj Wieczorek, Barbara Rychalska, Jacek Dąbrowski
    Konferencja:
    The 28th International Conference on Neural Information Processing (ICONIP2021) (rok: 2021, strony: 212), Wydawca: Springer Lecture Notes in Computer Science (LNCS)
    Data:
    konferencja 8-12.12.2021
    Status:
    Opublikowana
  2. Cleora: A Simple, Strong and Scalable Graph Embedding Scheme

    Autorzy:
    Barbara Rychalska, Piotr Bąbel, Konrad Gołuchowski, Andrzej Michałowski, Jacek Dąbrowski, Przemysław Biecek
    Konferencja:
    The 28th International Conference on Neural Information Processing (ICONIP2021) (rok: 2021, strony: 337), Wydawca: Springer Lecture Notes in Computer Science (LNCS)
    Data:
    konferencja 8-12.12.2021
    Status:
    Opublikowana
  3. Synerise Monad - Real-Time Multimodal Behavioral Modeling

    Autorzy:
    Jacek Dąbrowski, Barbara Rychalska
    Konferencja:
    31st ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM '22) (rok: 2022, strony: -), Wydawca: ACM Digital Library
    Data:
    konferencja 17-21.11.2022
    Status:
    Opublikowana
  4. An efficient manifold density estimator for all recommendation systems

    Autorzy:
    Jacek Dąbrowski, Barbara Rychalska,Michał Daniluk, Dominika Basaj, Konrad Gołuchowski, Piotr Bąbel, Adam Jakubowski
    Konferencja:
    ICONIP 2019: International Conference on Neural Information Processing (rok: 2021, strony: 323), Wydawca: Springer Lecture Notes in Computer Science (LNCS)
    Data:
    konferencja 8-12.12.2021
    Status:
    Opublikowana
  5. Synerise Monad: A Foundation Model for Behavioral Event Data

    Autorzy:
    Barbara Rychalska, Szymon Łukasik, Jacek Dąbrowski
    Konferencja:
    46th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR '23) (rok: 2023, strony: -), Wydawca: ACM
    Data:
    konferencja 23-27.07.2023
    Status:
    Opublikowana
  6. I know why you like this movie: Interpretable Efficient MulitmodalRecommender

    Autorzy:
    Barbara Rychalska, Dominika Basaj, Jacek Dąbrowski, Michał Daniluk
    Konferencja:
    ICML2020 Machine Learning for Media Discovery Workshop (rok: 2020, strony: -), Wydawca: -
    Data:
    konferencja 18 lipca
    Status:
    Opublikowana
  7. Models in the Wild: On Corruption Robustness of Neural NLP Systems

    Autorzy:
    Barbara Rychalska, Dominika Basaj, Alicja Gosiewska, Przemysław Biecek
    Konferencja:
    ICONIP 2019: International Conference on Neural Information Processing (rok: 2019, strony: -), Wydawca: Springer Lecture Notes in Computer Science (LNCS)
    Data:
    konferencja 12-15 grudnia
    Status:
    Opublikowana
  8. Synerise at SIGIR Rakuten Data Challenge 2020: Efficient Manifold Density Estimator for Multimodal Classification

    Autorzy:
    Dominika Basaj, Barbara Rychalska, Konrad Gołuchowski, Jacek Dąbrowski
    Konferencja:
    SIGIR 2020 Workshop on eCommerce (rok: 2020, strony: -), Wydawca: -
    Data:
    konferencja 30 lipca
    Status:
    Opublikowana
  9. Explaining Self-Supervised Image Representations with Visual Probing

    Autorzy:
    Dominika Basaj , Wiktor Oleszkiewicz , Igor Sieradzki , Michał Górszczak , Barbara Rychalska , Tomasz Trzciński , Bartosz Zieliński
    Konferencja:
    30th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-21) (rok: 2021, strony: 592-598), Wydawca: -
    Data:
    konferencja 21-26 sierpnia
    Status:
    Opublikowana
  10. Synerise at SIGIR Rakuten Data Challenge 2020: Efficient Manifold Density Estimator for Cross-Modal Retrieval

    Autorzy:
    Barbara Rychalska, Jacek Dąbrowski
    Konferencja:
    SIGIR 2020 Workshop on eCommerce (rok: 2021, strony: -), Wydawca: -
    Data:
    konferencja 30 lipca
    Status:
    Opublikowana

« Nowe wyszukiwanie

Projekt graficzny i wykonanie: Jakub Piotrowski