Galleria mappe mentale Tipi comuni e applicazioni dei modelli di rete neurale
Modelli comuni di rete neurale e loro applicazioni, come il perceptron (P), il modello perceptron è anche chiamato rete neurale a strato singolo. Questa rete neurale contiene solo due strati: lo strato di input e lo strato di output. Potrebbero esserci degli errori, consultarli attentamente.
Modificato alle 2023-07-17 03:10:43Questa è una mappa mentale su una breve storia del tempo. "Una breve storia del tempo" è un'opera scientifica popolare con un'influenza di vasta portata. Non solo introduce i concetti di base della cosmologia e della relatività, ma discute anche dei buchi neri e dell'espansione dell'universo. questioni scientifiche all’avanguardia come l’inflazione e la teoria delle stringhe.
Dopo aver letto "Il coraggio di essere antipatico", "Il coraggio di essere antipatico" è un libro filosofico che vale la pena leggere. Può aiutare le persone a comprendere meglio se stesse, a comprendere gli altri e a trovare modi per ottenere la vera felicità.
"Il coraggio di essere antipatico" non solo analizza le cause profonde di vari problemi nella vita, ma fornisce anche contromisure corrispondenti per aiutare i lettori a comprendere meglio se stessi e le relazioni interpersonali e come applicare la teoria psicologica di Adler nella vita quotidiana.
Questa è una mappa mentale su una breve storia del tempo. "Una breve storia del tempo" è un'opera scientifica popolare con un'influenza di vasta portata. Non solo introduce i concetti di base della cosmologia e della relatività, ma discute anche dei buchi neri e dell'espansione dell'universo. questioni scientifiche all’avanguardia come l’inflazione e la teoria delle stringhe.
Dopo aver letto "Il coraggio di essere antipatico", "Il coraggio di essere antipatico" è un libro filosofico che vale la pena leggere. Può aiutare le persone a comprendere meglio se stesse, a comprendere gli altri e a trovare modi per ottenere la vera felicità.
"Il coraggio di essere antipatico" non solo analizza le cause profonde di vari problemi nella vita, ma fornisce anche contromisure corrispondenti per aiutare i lettori a comprendere meglio se stessi e le relazioni interpersonali e come applicare la teoria psicologica di Adler nella vita quotidiana.
Modelli comuni di reti neurali Tipi e loro applicazioni
1||| Percettrone(P)
introdurre
struttura
applicazione
1||| Classificazione
2||| Database di codifica (percettrone multistrato)
3||| Monitorare i dati di accesso (perceptron multistrato)
sottoargomento
2||| Feed Forward (FF)
introdurre
struttura
applicazione
1||| compressione dati
2||| riconoscimento di modelli
3||| visione computerizzata
4||| Riconoscimento del bersaglio del sonar
5||| Riconoscimento vocale
6||| Riconoscimento dei caratteri scritti a mano
3||| Rete a base radiale (RBN)
introdurre
struttura
applicazione
1||| approssimazione della funzione
2||| previsione delle serie temporali
3||| Classificazione
4||| Controllo del sistema
4||| Feed Forward Profondo (DFF)
introdurre
struttura
applicazione
1||| compressione dati
2||| riconoscimento di modelli
3||| visione computerizzata
4||| Filtraggio del rumore ECG
5||| previsione finanziaria
5||| Mappa delle funzionalità auto-organizzanti SOM (Mappa delle funzionalità auto-organizzanti)
introdurre
struttura
applicazione
1||| Implementare la visualizzazione dei dati
2||| elaborazione di immagini mediche
3||| Cambiamenti meteorologici
4||| ingorgo stradale
6||| Rete neurale ricorrente (RNN)
introdurre
struttura
applicazione
1||| traduzione automatica
2||| Controllo robotico
3||| previsione delle serie temporali
4||| Riconoscimento vocale
5||| sintesi vocale
6||| Rilevamento di anomalie nelle serie temporali
7||| Apprendimento del ritmo
8||| Creazione musicale
7||| Memoria a lungo/breve termine (LSTM)
introdurre
struttura
applicazione
1||| Riconoscimento vocale
2||| riconoscimento della scrittura
8||| Unità ricorrente recintata (GRU)
introdurre
struttura
applicazione
1||| modello musicale polifonico
2||| Modellazione del segnale vocale
3||| elaborazione del linguaggio naturale
9||| Codificatore automatico (AE)
introdurre
struttura
applicazione
1||| Classificazione
2||| raggruppamento
3||| Compressione delle funzionalità
10||| Codificatore automatico variazionale (VAE)
introdurre
struttura
applicazione
inserire tra le frasi
Immagine generata automaticamente
11||| Codificatore automatico di rimozione del rumore (DAE)
introdurre
struttura
applicazione
1||| Estrazione di funzionalità
2||| Riduzione della dimensionalità
12||| Codificatore automatico sparse (SAE)
introdurre
struttura
applicazione
1||| Estrazione di funzionalità
2||| Riconoscimento delle cifre scritte a mano
13||| Catena di Markov (MC)
introdurre
struttura
applicazione
1||| Riconoscimento vocale
2||| sistemi di informazione e comunicazione
3||| teoria delle code
4||| statistiche
14||| Rete Hopfield (HN)
introdurre
struttura
applicazione
1||| Ottimizzazione
2||| Rilevazione e riconoscimento delle immagini
3||| Riconoscimento di immagini mediche
4||| Migliora le immagini a raggi X
15||| Macchina Boltzmann (BM)
introdurre
struttura
applicazione
1||| Riduzione della dimensionalità
2||| Classificazione
3||| ritorno
4||| Filtraggio collaborativo
5||| Apprendimento delle funzionalità
16||| Macchina Boltzmann limitata (RBM)
introdurre
struttura
applicazione
1||| filtro
2||| Apprendimento delle funzionalità
3||| Classificazione
4||| Rilevazione del rischio
5||| analisi aziendale ed economica
17||| Rete di credenze profonde (DBN)
introdurre
struttura
applicazione
1||| Recuperare file/immagini
2||| Riduzione della dimensionalità non lineare
18||| Rete convoluzionale profonda (DCN)
introdurre
struttura
applicazione
1||| Riconoscere volti, segnali stradali, tumori
2||| Identificazione dell'immagine
3||| Analisi video
4||| elaborazione del linguaggio naturale
5||| rilevamento anomalo
6||| scoperta di nuovi farmaci
7||| gioco della dama
8||| previsione delle serie temporali
19||| Reti Neurali Deconvoluzionali (DN)
introdurre
struttura
applicazione
1||| Super risoluzione delle immagini
2||| Stima della profondità superficiale delle immagini
3||| Stima del flusso ottico
20||| Rete grafica inversa convoluzionale profonda (DC-IGN)
introdurre
struttura
applicazione
1||| Elaborazione del viso
21||| Rete avversaria generativa (GAN)
introdurre
struttura
applicazione
1||| Crea nuove pose umane
2||| Trasforma le foto in Emoji
3||| invecchiamento del viso
4||| risoluzione eccellente
5||| cambio di abbigliamento
6||| Previsione video
22||| Macchina a stati liquidi (LSM)
introdurre
struttura
applicazione
Riconoscimento vocale
visione computerizzata
23||| Macchina per l'apprendimento estremo (ELM)
introdurre
struttura
applicazione
1||| Classificazione
2||| ritorno
3||| raggruppamento
4||| approssimazione sparsa
5||| Apprendimento delle funzionalità
24||| Rete Echo State (ESN)
introdurre
struttura
applicazione
1||| previsione delle serie temporali
2||| estrazione dei dati
25||| Rete residua profonda (DRN)
introdurre
struttura
applicazione
1||| Classificazione delle immagini
2||| Rilevamento del bersaglio
3||| Segmentazione semantica
4||| Riconoscimento vocale
5||| Riconoscimento della lingua
26||| Reti Kohonen (KN)
introdurre
struttura
applicazione
1||| Riduzione della dimensionalità
2||| Valutazione e previsione della qualità dell'acqua
3||| gestione delle risorse idriche costiere
27||| Supporta macchine vettoriali (SVM)
introdurre
struttura
applicazione
1||| Riconoscimento facciale
2||| Categorizzazione del testo
3||| Classificazione
4||| bioinformatica
5||| riconoscimento della grafia
28||| Macchina di Turing neurale (NTM)
introdurre
struttura
applicazione
1||| robot
2||| Realizzare cervelli artificiali