Projekty finansowane przez NCN
Jak uczyć się szybciej: w kierunku lepszej adaptacji w procesie meta-uczenia.
2022/45/N/ST6/03374
Słowa kluczowe:
uczenie maszynowe uczenie głębokie meta-uczenie szybka adaptacja dostrajanie ciągłe uczenie zapominanie uczenie z kilku przykładów
Deskryptory:
- ST6_11: Uczenie maszynowe, statystyczne przetwarzanie danych i zastosowania w przetwarzaniu sygnałów (np. mowy, obrazów, filmów)
- ST6_7: Sztuczna inteligencja, systemy inteligentne i wieloagentowe
Panel:
ST6 - Informatyka i technologie informacyjne: technologie i systemy informacyjne, informatyka, obliczenia naukowe, systemy inteligentne
Jednostka realizująca:
Uniwersytet Jagielloński, Wydział Matematyki i Informatyki
woj.
Kierownik projektu (z jednostki realizującej):
Liczba wykonawców projektu: 3
Konkurs: PRELUDIUM 21 - ogłoszony 2022-03-28
Przyznana kwota: 139 471 PLN
Rozpoczęcie projektu: 2023-02-07
Zakończenie projektu: 2025-02-06
Planowany czas trwania projektu: 24 miesięcy (z wniosku)
Status projektu: Projekt zakończony
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 (1)
- The general framework for few-shot learning by kernel HyperNetworksAutorzy:Marcin Sendera, Marcin Przewięźlikowski, Jan Miksa, Mateusz Rajski, Konrad Karanowski, Maciej Zięba, Jacek Tabor, Przemysław SpurekCzasopismo:Machine Vision and Applications (rok: 2023, tom: 34, strony: 56-72), Wydawca: SpringerStatus:OpublikowanaDoi:10.1007/s00138-023-01403-4 - link do publikacji