マインドマップギャラリー 主要な深層学習モデル
画像処理とコンピューター ビジョン、モバイルおよび組み込みデバイスの最適化、教師なし学習と特徴抽出、自然言語処理、生成モデル、表現学習など、アプリケーションの分類に従って複数のディープ ラーニング モデルがリストされています。修正は歓迎です。
2024-11-23 15:26:44 に編集されましたRumi: 10 dimensions of spiritual awakening. When you stop looking for yourself, you will find the entire universe because what you are looking for is also looking for you. Anything you do persevere every day can open a door to the depths of your spirit. In silence, I slipped into the secret realm, and I enjoyed everything to observe the magic around me, and didn't make any noise. Why do you like to crawl when you are born with wings? The soul has its own ears and can hear things that the mind cannot understand. Seek inward for the answer to everything, everything in the universe is in you. Lovers do not end up meeting somewhere, and there is no parting in this world. A wound is where light enters your heart.
Chronic heart failure is not just a problem of the speed of heart rate! It is caused by the decrease in myocardial contraction and diastolic function, which leads to insufficient cardiac output, which in turn causes congestion in the pulmonary circulation and congestion in the systemic circulation. From causes, inducement to compensation mechanisms, the pathophysiological processes of heart failure are complex and diverse. By controlling edema, reducing the heart's front and afterload, improving cardiac comfort function, and preventing and treating basic causes, we can effectively respond to this challenge. Only by understanding the mechanisms and clinical manifestations of heart failure and mastering prevention and treatment strategies can we better protect heart health.
Ischemia-reperfusion injury is a phenomenon that cellular function and metabolic disorders and structural damage will worsen after organs or tissues restore blood supply. Its main mechanisms include increased free radical generation, calcium overload, and the role of microvascular and leukocytes. The heart and brain are common damaged organs, manifested as changes in myocardial metabolism and ultrastructural changes, decreased cardiac function, etc. Prevention and control measures include removing free radicals, reducing calcium overload, improving metabolism and controlling reperfusion conditions, such as low sodium, low temperature, low pressure, etc. Understanding these mechanisms can help develop effective treatment options and alleviate ischemic injury.
Rumi: 10 dimensions of spiritual awakening. When you stop looking for yourself, you will find the entire universe because what you are looking for is also looking for you. Anything you do persevere every day can open a door to the depths of your spirit. In silence, I slipped into the secret realm, and I enjoyed everything to observe the magic around me, and didn't make any noise. Why do you like to crawl when you are born with wings? The soul has its own ears and can hear things that the mind cannot understand. Seek inward for the answer to everything, everything in the universe is in you. Lovers do not end up meeting somewhere, and there is no parting in this world. A wound is where light enters your heart.
Chronic heart failure is not just a problem of the speed of heart rate! It is caused by the decrease in myocardial contraction and diastolic function, which leads to insufficient cardiac output, which in turn causes congestion in the pulmonary circulation and congestion in the systemic circulation. From causes, inducement to compensation mechanisms, the pathophysiological processes of heart failure are complex and diverse. By controlling edema, reducing the heart's front and afterload, improving cardiac comfort function, and preventing and treating basic causes, we can effectively respond to this challenge. Only by understanding the mechanisms and clinical manifestations of heart failure and mastering prevention and treatment strategies can we better protect heart health.
Ischemia-reperfusion injury is a phenomenon that cellular function and metabolic disorders and structural damage will worsen after organs or tissues restore blood supply. Its main mechanisms include increased free radical generation, calcium overload, and the role of microvascular and leukocytes. The heart and brain are common damaged organs, manifested as changes in myocardial metabolism and ultrastructural changes, decreased cardiac function, etc. Prevention and control measures include removing free radicals, reducing calcium overload, improving metabolism and controlling reperfusion conditions, such as low sodium, low temperature, low pressure, etc. Understanding these mechanisms can help develop effective treatment options and alleviate ischemic injury.
主要な深層学習モデル
自然言語処理
リカレント ニューラル ネットワーク (RNN)
シーケンスデータ処理用
ループ結合プロセスの時系列情報
自然言語処理と音声認識に適しています
音声合成への応用
自然な音声出力を生成する
仮想アシスタントおよび音声対話システム用
音楽制作への応用
新しい音楽メロディーを生成する
音楽制作のためのクリエイティブ素材を提供します
長短期記憶ネットワーク (LSTM)
シーケンスデータ処理用
時系列分析に特に適しています
長期的な依存関係を効果的に処理する
自然言語処理への応用
機械翻訳
音声認識
株式市場予測への応用
株価の動向を予測する
リスク評価と投資意思決定のサポート
BERT (トランスフォーマーからの双方向エンコーダー表現)
Transformer のエンコーダーを使用する
双方向のコンテキスト情報を提供する
自然言語を理解するための深層学習モデル
質疑応答方式でのお申込み
正確な回答を提供する
ユーザーエクスペリエンスとインタラクションの品質を向上させる
テキスト分類への応用
感情分析とトピック分類のパフォーマンスを向上させる
テキストマイニングと情報検索のサポートを提供する
変圧器モデル
自己注意メカニズムに基づく
シーケンスデータの並列処理
長距離の依存関係をキャプチャするモデルの能力を向上させる
機械翻訳への応用
高品質の翻訳結果を実現
ニューラル機械翻訳の開発を推進
文章理解への応用
質問応答システムとテキスト要約の品質の向上
自然言語理解のための強力なサポートを提供する
生成モデルと表現学習
敵対的生成ネットワーク (GAN)
リアルな画像とデータの生成に
ジェネレータとディスクリミネータで構成
ジェネレーターはデータを生成し、ディスクリミネーターはデータを評価します。
芸術作品への応用
新しい芸術作品を生み出す
ゲームや映像制作用素材の提供
データ拡張におけるアプリケーション
トレーニングデータセットを拡張する
機械学習モデルの汎化能力を向上させる
変分オートエンコーダー (VAE)
生成タスクと表現学習用
入力データの基礎となる分布を学習する
新しいデータサンプルを生成する
画像生成への応用
高品質の画像を生成する
画像編集やコンテンツ制作に
スタイル転送でのアプリケーション
あるアート スタイルを別の画像に転送する
新しいビジュアルアート作品を作成する
オートエンコーダー (AE)
教師なし特徴学習用
入力データの効率的な表現を学習する
エンコーダとデコーダを介して入力を再構築する
データノイズ除去への応用
データからノイズ成分を除去する
データの純粋な特徴を抽出する
異常検知への応用
データ内の異常なパターンを特定する
不正行為の検出とシステム監視のため
教師なし学習と特徴抽出
ディープ・ビリーフ・ネットワーク (DBN)
複数の制限付きボルツマン マシン (RBM) を積み重ねて構成されます。
特徴学習のためのレイヤーごとの事前トレーニング
教師なし学習および分類タスク用
画像認識への応用
画像分類精度の向上
大規模画像データベースの特徴抽出
データ圧縮への応用
データの保存と送信のコストを削減する
データ品質を維持しながらデータ量を削減
モバイルおよび組み込みデバイスの最適化
モバイルネット
モバイルおよび組み込みデバイス向けに最適化
効率性と軽量設計を重視
モデルの計算リソース要件を削減します。
モバイルアプリケーションへの応用
モバイルデバイスの画像認識機能の向上
リアルタイムの画像分類と物体検出用
エッジコンピューティングにおけるアプリケーション
デバイス側のデータ処理
クラウドサーバーへの依存を軽減
画像処理とコンピュータビジョン
畳み込みニューラル ネットワーク (CNN)
画像認識と分類用
畳み込み層による特徴抽出
プーリング層を使用してパラメータの数を減らす
医療画像解析への応用
診断精度の向上
画像処理の高速化
自動運転技術への応用
リアルタイムの物体認識
トラフィック分析と意思決定
Uネット
医療画像セグメンテーション専用に設計
特殊なU字構造を採用
境界を正確に特定できる
病理画像解析への応用
病理医の診断を支援する
医用画像解析の効率と精度を向上
衛星画像のセグメンテーションへの応用
土地被覆分類用
環境モニタリングと資源管理に役立ちます
ディープ残留ネットワーク (ResNet)
ディープネットワークトレーニングにおける劣化問題を解決する
学習プロセスを簡素化するための残余接続の導入
非常に深いネットワーク構造のトレーニングが可能
画像認識タスクへの応用
認識精度の向上
複数のベンチマークで優れた結果を達成
医療画像解析への応用
病気の診断を支援する
医用画像解析能力の向上
YOLO (一度しか見ない)
リアルタイムの物体検出用
速くて正確
エンドツーエンドのオブジェクト認識を実装する
ビデオ監視への応用
ビデオ内のオブジェクトをリアルタイムで追跡および識別する
セキュリティ監視システムの効率を向上させる
自動運転への応用
道路状況と障害物をリアルタイムで識別
自動運転システムの安全性を高める
カプセルネットワーク (CapsNet)
モデルの空間レベルの知覚能力を向上させる
カプセル構造を通じて画像の階層関係を捉える
画像認識および分類タスク用
画像セグメンテーションへの応用
画像のさまざまな部分を正確に識別する
複雑なシーンの画像解析
顔認識への応用
認識精度と堅牢性の向上
刻々と変化する顔認識環境に最適