Projekty finansowane przez NCN
Dynamiczne sieci neuronowe dla wydajnego uczenia maszynowego
2022/45/B/ST6/02817
Słowa kluczowe:
uczenie maszynowe głębokie sieci neuronowe obliczenia warunkowe w sieciach neuronowych
Deskryptory:
- ST6_011: Uczenie maszynowe, statystyczne przetwarzanie danych i zastosowania w przetwarzaniu sygnałów (np. mowy, obrazów, filmów)
- ST6_007: Sztuczna inteligencja, systemy inteligentne i wieloagentowe
Panel:
ST6 - Informatyka i technologie informacyjne: technologie i systemy informacyjne, informatyka, obliczenia naukowe, systemy inteligentne
Jednostka realizująca:
Politechnika Warszawska, Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych
woj. mazowieckie
Kierownik projektu (z jednostki realizującej):
Liczba wykonawców projektu: 4
Konkurs: OPUS 23 - ogłoszony 2022-03-28
Przyznana kwota: 1 261 480 PLN
Rozpoczęcie projektu: 2023-01-09
Zakończenie projektu: 2027-01-08
Planowany czas trwania projektu: 48 miesięcy (z wniosku)
Status projektu: Projekt w realizacji
Opis Projektu
Pobierz opis projektu w formacie .pdf
Uwaga - opisy projektów zostały sporządzone przez samych autorów wniosków i w niezmienionej formie umieszczone w systemie.
Dane z raportu końcowego/rocznego
- Publikacje w czasopismach (2)
- Teksty w publikacjach pokonferencyjnych (8)
- Toward Unsupervised Visual Reasoning: Do Off-the-Shelf Features Know How to Reason?Autorzy:Monika Wysoczańska, Tom Monnier, Tomasz Trzciński, David PicardCzasopismo:IEEE Access (rok: 2024, tom: 12, strony: 76367-76378), Wydawca: IEEEStatus:OpublikowanaDoi:10.1109/ACCESS.2024.3406261 - link do publikacji
- Zero time waste in pre-trained early exit neural networksAutorzy:Bartosz Wójcik, Marcin Przewiȩźlikowski, Filip Szatkowski, Maciej Wołczyk, Klaudia Bałazy, Bartłomiej Krzepkowski, Igor Podolak, Jacek Tabor, Marek Śmieja, Tomasz TrzcińskiCzasopismo:Neural Networks (rok: 2023, tom: 168, strony: 580-601), Wydawca: ElsevierStatus:OpublikowanaDoi:10.003 - link do publikacji
- Adapt Your Teacher: Improving Knowledge Distillation for Exemplar-free Continual LearningAutorzy:Filip Szatkowski, Mateusz Pyla, Marcin Przewięźlikowski, Sebastian Cygert, Bartłomiej Twardowski, Tomasz TrzcińskiKonferencja:Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (rok: 2024, tom: Winter Conference on Applications of Computer Vision, strony: 1977-1987), Wydawca: IEEEData:konferencja 4.01.2024-8.01.2024Status:OpublikowanaDoi:10.1109/WACV57701.2024.00198 - link do publikacji
- Exploiting Activation Sparsity with Dense to Dynamic-k Mixture-of-Experts ConversionAutorzy:Filip Szatkowski, Bartosz Wójcik, Mikołaj Piórczyński, Simone ScardapaneKonferencja:Advances in Neural Information Processing Systems 37 (NeurIPS 2024) (rok: 2025, tom: Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2024, strony: 43245--43273), Wydawca: Curran Associates, Inc.Data:konferencja 10.12.2024-15.12.2024Status:Opublikowana
- Active Visual Exploration Based on Attention-Map EntropyAutorzy:Adam Pardyl, Grzegorz Rypeść, Grzegorz Kurzejamski, Bartosz Zieliński, Tomasz Trzciński.Konferencja:Proceedings of the Thirty-Second International Joint Conference on Artificial Intelligence Main Track (rok: 2023, tom: International Joint Conference on Artificial Intelligence, strony: 1303-1311), Wydawca: International Joint Conferences on Artificial Intelligence OrganizationData:konferencja 19th-25th August 2023Status:OpublikowanaDoi:10.24963/ijcai.2023/145 - link do publikacji
- Sparser, Better, Deeper, Stronger: Improving Static Sparse Training with Exact Orthogonal InitializationAutorzy:Aleksandra Nowak, Łukasz Gniecki, Filip Szatkowski, Jacek TaborKonferencja:Proceedings of the 41st International Conference on Machine Learning (rok: 2024, tom: 41st International Conference on Machine Learning (ICML 2024), strony: 38474-38494), Wydawca: PMLPData:konferencja 21-27 July 2024Status:Opublikowana
- Hypernetworks Build Implicit Neural Representations of SoundsAutorzy:Filip Szatkowski, Karol J. Piczak, Przemysław Spurek, Jacek Tabor & Tomasz TrzcińskiKonferencja:Joint European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases (rok: 2023, tom: European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases 2023, strony: https://2023.ecmlpkdd.org/), Wydawca: Springer NatureData:konferencja 18-22.09.2023Status:OpublikowanaDoi:10.1007/978-3-031-43421-1_39 - link do publikacji
- Tell Me What Is Good about This Property: Leveraging Reviews for Segment-Personalized Image Collection SummarizationAutorzy:Monika Wysoczańska,Moran Beladev,Karen Lastmann Assaraf,Fengjun Wang,Ofri Kleinfeld,A. Gil,Hadas Harush BokeKonferencja:Proceedings of the 38th AAAI Conference on Artificial Intelligence (rok: 2024, tom: AAAI Conference on Artificial Intelligence, strony: 22983-22989), Wydawca: AAAI OOK-PressData:konferencja 20–27.02.2024Status:OpublikowanaDoi:10.1609/aaai.v38i21.30339 - link do publikacji
- CLIP-DINOiser: Teaching CLIP a Few DINO Tricks for Open-Vocabulary Semantic SegmentationAutorzy:Monika Wysoczańska, Oriane Siméoni, Michaël Ramamonjisoa, Andrei Bursuc , Tomasz Trzciński, Patrick PérezKonferencja:Computer Vision – ECCV 2024, Proceedings, Lecture Notes In Computer Science, (rok: 2024, tom: European Conference on Computer Vision, strony: 320–337), Wydawca: Springer NatureData:konferencja 29.09-4.10.2024Status:OpublikowanaDoi:10.1109/WACV57701.2024.00143 - link do publikacji
- CLIP-DIY: CLIP Dense Inference Yields Open-Vocabulary Semantic Segmentation For-FreeAutorzy:Monika Wysoczańska, Michaël Ramamonjisoa, Tomasz Trzciński, Oriane SiméoniKonferencja:Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) (rok: 2024, tom: Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), strony: 1392-1402), Wydawca: IEEEData:konferencja 03-08.01.2024Status:OpublikowanaDoi:10.1109/WACV57701.2024.00143 - link do publikacji