心智圖資源庫 常見神經網路模型的類型及應用
常見的神經網路模型及其應用,如感知器(Perceptron(P)),感知器模型也稱為單層神經網絡,這個神經網路只包含兩層:輸入層輸出層。可能有錯誤的地方,請慎重參考。
編輯於2023-07-17 03:10:43이것은 (III) 저산소증-유도 인자 프롤릴 하이드 록 실라 제 억제제에 대한 마인드 맵이며, 주요 함량은 다음을 포함한다 : 저산소증-유도 인자 프롤릴 하이드 록 실라 제 억제제 (HIF-PHI)는 신장 빈혈의 치료를위한 새로운 소형 분자 경구 약물이다. 1. HIF-PHI 복용량 선택 및 조정. Rosalasstat의 초기 용량, 2. HIF-PHI 사용 중 모니터링, 3. 부작용 및 예방 조치.
이것은 Kuka Industrial Robots의 개발 및 Kuka Industrial Robot의 모션 제어 지침에 대한 마인드 맵입니다. 주요 내용에는 쿠카 산업 로봇의 역사, 쿠카 산업 로봇의 특성, 쿠카 산업 로봇의 응용 분야, 2. 포장 프로세스에서 쿠카 로봇은 빠르고 일관된 포장 작업을 달성하고 포장 효율성을 높이며 인건비를 줄입니다. 2. 인건비 감소 : 자동화는 운영자에 대한 의존성을 줄입니다. 3. 조립 품질 향상 : 정확한 제어는 인간 오류를 줄입니다.
408 컴퓨터 네트워크가 너무 어렵습니까? 두려워하지 마세요! 나는 피를 구토하고 지식 맥락을 명확히하는 데 도움이되는 매우 실용적인 마인드 맵을 분류했습니다. 컨텐츠는 매우 완전합니다. 네트워크 아키텍처에서 응용 프로그램 계층, TCP/IP 프로토콜, 서브넷 디비전 및 기타 핵심 포인트에 이르기까지 원칙을 철저히 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 📈 명확한 논리 : Mindmas 보물, 당신은 드문 기회가 있습니다. 서둘러! 이 마인드 맵을 사용하여 408 컴퓨터 네트워크의 학습 경로에서 바람과 파도를 타고 성공적으로 해변을 얻으십시오! 도움이 필요한 친구들과 공유해야합니다!
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常見神經網路模型 的類型及其應用
1||| 感知器(Perceptron(P))
介紹
結構
應用
1||| 分類
2||| 編碼資料庫(多層感知器)
3||| 監控存取資料(多層感知器)
子主題
2||| 前饋(Feed Forward (FF))
介紹
結構
應用
1||| 資料壓縮
2||| 模式識別
3||| 電腦視覺
4||| 聲納目標識別
5||| 語音辨識
6||| 手寫字元識別
3||| 徑向基底網路(Radial Basis Network (RBN))
介紹
結構
應用
1||| 函數逼近
2||| 時間序列預測
3||| 分類
4||| 系統控制
4||| 深度前饋(Deep Feed-forward (DFF))
介紹
結構
應用
1||| 資料壓縮
2||| 模式識別
3||| 電腦視覺
4||| 心電圖雜訊濾波
5||| 金融預測
5||| 自組織特徵映射SOM(Self-organizing feature Map)
介紹
結構
應用
1||| 實現數據視覺化
2||| 醫學影像處理
3||| 氣象變化
4||| 交通擁堵狀況
6||| 循環神經網路(Recurrent Neural Network (RNN))
介紹
結構
應用
1||| 機器翻譯
2||| 機器人控制
3||| 時間序列預測
4||| 語音辨識
5||| 語音合成
6||| 時間序列異常檢測
7||| 節奏學習
8||| 音樂創作
7||| 長/短期記憶(Long / Short Term Memory (LSTM))
介紹
結構
應用
1||| 語音辨識
2||| 寫作識別
8||| 門控循環單位(Gated Recurrent Unit (GRU))
介紹
結構
應用
1||| 複調音樂模型
2||| 語音訊號建模
3||| 自然語言處理
9||| 自動編碼器(Auto Encoder (AE))
介紹
結構
應用
1||| 分類
2||| 聚類
3||| 特徵壓縮
10||| 變分自動編碼器(Variational Autoencoder (VAE))
介紹
結構
應用
在句子之間插入
影像自動生成
11||| 去噪自動編碼器(Denoising Autoencoder (DAE)
介紹
結構
應用
1||| 特徵提取
2||| 降維
12||| 稀疏自動編碼器(Sparse Autoencoder (SAE))
介紹
結構
應用
1||| 特徵提取
2||| 手寫數字識別
13||| 馬可夫鏈(Markov Chain (MC))
介紹
結構
應用
1||| 語音辨識
2||| 資訊及通訊系統
3||| 排隊論
4||| 統計
14||| 霍菲特網路(Hopfield Network (HN))
介紹
結構
應用
1||| 最佳化問題
2||| 影像檢測與識別
3||| 醫學影像識別
4||| 增強X光影像
15||| 波茨曼機(Boltzmann Machine (BM))
介紹
結構
應用
1||| 降維
2||| 分類
3||| 回歸
4||| 協同過濾
5||| 特徵學習
16||| 受限玻爾茲曼機(Restricted Boltzmann Machine (RBM))
介紹
結構
應用
1||| 濾
2||| 特徵學習
3||| 分類
4||| 風險偵測
5||| 商業及經濟分析
17||| 深度信念網(Deep Belief Network (DBN))
介紹
結構
應用
1||| 檢索檔案/影像
2||| 非線性降維
18||| 深度卷積網路(Deep Convolutional Network (DCN))
介紹
結構
應用
1||| 辨識臉部,街道標誌,腫瘤
2||| 影像辨識
3||| 影片分析
4||| 自然語言處理
5||| 異常檢測
6||| 藥物發現
7||| 跳棋遊戲
8||| 時間序列預測
19||| 反捲積神經網路(Deconvolutional Neural Networks (DN))
介紹
結構
應用
1||| 影像超解析度
2||| 影像的表面深度估計
3||| 光流估計
20||| 深度卷積逆圖形網(Deep Convolutional Inverse Graphics Network (DC-IGN))
介紹
結構
應用
1||| 臉部處理
21||| 生成對抗網路(Generative Adversarial Network (GAN))
介紹
結構
應用
1||| 創造新的人體姿勢
2||| 照片變成Emoji
3||| 臉部老化
4||| 超解析度
5||| 服裝變換
6||| 影片預測
22||| 液態機(Liquid State Machine (LSM))
介紹
結構
應用
語音辨識
電腦視覺
23||| 極限學習機(Extreme Learning Machine (ELM))
介紹
結構
應用
1||| 分類
2||| 回歸
3||| 聚類
4||| 稀疏逼近
5||| 特徵學習
24||| 迴聲狀態網路(Echo State Network (ESN))
介紹
結構
應用
1||| 時間序列預測
2||| 資料探勘
25||| 深度殘差網路(Deep Residual Network (DRN))
介紹
結構
應用
1||| 影像分類
2||| 目標偵測
3||| 語意分割
4||| 語音辨識
5||| 語言識別
26||| Kohonen網路(Kohonen Networks (KN) )
介紹
結構
應用
1||| 降維
2||| 水質評估與預測
3||| 沿岸水資源管理
27||| 支援向量機(Support Vector Machines (SVM))
介紹
結構
應用
1||| 人臉偵測
2||| 文字分類
3||| 分類
4||| 生物資訊學
5||| 手寫識別
28||| 神經圖靈機(Neural Turing Machine (NTM))
介紹
結構
應用
1||| 機器人
2||| 製造人造大腦