HyperAI
HyperAI
الرئيسية
المنصة
الوثائق
الأخبار
الأوراق البحثية
الدروس
مجموعات البيانات
الموسوعة
SOTA
نماذج LLM
لوحة الأداء GPU
الفعاليات
البحث
حول
شروط الخدمة
سياسة الخصوصية
العربية
HyperAI
HyperAI
Toggle Sidebar
البحث في الموقع...
⌘
K
Command Palette
Search for a command to run...
المنصة
الرئيسية
SOTA
نمذجة الموسيقى
Music Modeling On Nottingham
Music Modeling On Nottingham
المقاييس
NLL
Parameters
النتائج
نتائج أداء النماذج المختلفة على هذا المعيار القياسي
Columns
اسم النموذج
NLL
Parameters
Paper Title
RNN
4.05
-
An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling
GRU
3.46
-
An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling
Transformer
3.34
-
R-Transformer: Recurrent Neural Network Enhanced Transformer
LSTM
3.29
-
An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling
TCN
3.07
-
An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling
Seq-U-Net
2.97
1.7M
Seq-U-Net: A One-Dimensional Causal U-Net for Efficient Sequence Modelling
TCN
2.783
1.7M
Seq-U-Net: A One-Dimensional Causal U-Net for Efficient Sequence Modelling
R-Transformer
2.37
-
R-Transformer: Recurrent Neural Network Enhanced Transformer
0 of 8 row(s) selected.
Previous
Next