Galleria mappe mentale Principali modelli di deep learning
Sono elencati più modelli di deep learning in base alla classificazione dell'applicazione, tra cui elaborazione delle immagini e visione artificiale, ottimizzazione dei dispositivi mobili e incorporati, apprendimento non supervisionato ed estrazione di funzionalità, elaborazione del linguaggio naturale, modelli generativi e apprendimento delle rappresentazioni. È solo a scopo di riferimento.
Modificato alle 2024-11-23 15:26:44Il s'agit d'une carte mentale sur les anévrismes intracrâniens, avec le contenu principal, notamment: le congé, l'évaluation d'admission, les mesures infirmières, les mesures de traitement, les examens auxiliaires, les manifestations cliniques et les définitions.
Il s'agit d'une carte mentale sur l'entretien de comptabilité des coûts, le principal contenu comprend: 5. Liste des questions d'entrevue recommandées, 4. Compétences de base pour améliorer le taux de réussite, 3. Questions professionnelles, 2. Questions et réponses de simulation de scénarios, 1. Questions et réponses de capacité professionnelle.
Il s'agit d'une carte mentale sur les méthodes de recherche de la littérature, et son contenu principal comprend: 5. Méthode complète, 4. Méthode de traçabilité, 3. Méthode de vérification des points, 2. Méthode de recherche inversée, 1. Méthode de recherche durable.
Il s'agit d'une carte mentale sur les anévrismes intracrâniens, avec le contenu principal, notamment: le congé, l'évaluation d'admission, les mesures infirmières, les mesures de traitement, les examens auxiliaires, les manifestations cliniques et les définitions.
Il s'agit d'une carte mentale sur l'entretien de comptabilité des coûts, le principal contenu comprend: 5. Liste des questions d'entrevue recommandées, 4. Compétences de base pour améliorer le taux de réussite, 3. Questions professionnelles, 2. Questions et réponses de simulation de scénarios, 1. Questions et réponses de capacité professionnelle.
Il s'agit d'une carte mentale sur les méthodes de recherche de la littérature, et son contenu principal comprend: 5. Méthode complète, 4. Méthode de traçabilité, 3. Méthode de vérification des points, 2. Méthode de recherche inversée, 1. Méthode de recherche durable.
Principali modelli di deep learning
elaborazione del linguaggio naturale
Rete neurale ricorrente (RNN)
per l'elaborazione dei dati in sequenza
Il loop unisce le informazioni sulle serie temporali del processo
Adatto per l'elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento vocale
Applicazione nella sintesi vocale
Genera un output vocale naturale
Per assistenti virtuali e sistemi di interazione vocale
Applicazione nella creazione musicale
Genera nuove melodie musicali
Fornire materiali creativi per la produzione musicale
Rete di memoria a lungo termine (LSTM)
Per elaborare i dati della sequenza
Particolarmente adatto per l'analisi di serie temporali
Gestire in modo efficace le dipendenze a lungo termine
Applicazioni nell'elaborazione del linguaggio naturale
traduzione automatica
riconoscimento vocale
Applicazione nella previsione del mercato azionario
Prevedere l'andamento dei prezzi delle azioni
Valutazione del rischio e supporto alle decisioni di investimento
BERT (Rappresentazioni di encoder bidirezionali da trasformatori)
Utilizzando il codificatore di Transformer
Fornire informazioni contestuali bidirezionali
Modelli di deep learning per la comprensione del linguaggio naturale
Applicazione nel sistema di domande e risposte
Fornire risposte precise
Migliora l'esperienza dell'utente e la qualità dell'interazione
Applicazione nella classificazione dei testi
Migliorare le prestazioni dell'analisi del sentiment e della classificazione degli argomenti
Fornire supporto per l'estrazione di testo e il recupero di informazioni
Modello del trasformatore
Basato sul meccanismo di auto-attenzione
Elaborazione parallela di dati di sequenza
Migliorare la capacità del modello di acquisire dipendenze a lunga distanza
Applicazione nella traduzione automatica
Ottieni risultati di traduzione di alta qualità
Ha promosso lo sviluppo della traduzione automatica neurale
Applicazione nella comprensione del testo
Migliorare la qualità dei sistemi di risposta alle domande e di riepilogo del testo
Fornire un potente supporto per la comprensione del linguaggio naturale
Modelli generativi e apprendimento delle rappresentazioni
Rete avversaria generativa (GAN)
Per generare immagini e dati realistici
Composto da generatore e discriminatore
Il generatore produce dati e il discriminatore valuta i dati
Applicazione nella creazione artistica
Genera nuove opere d'arte
Fornitura di materiali per la produzione di giochi e film
Applicazioni nel miglioramento dei dati
Espandi il set di dati di training
Migliorare la capacità di generalizzazione dei modelli di machine learning
Codificatore automatico variazionale (VAE)
Per compiti di generazione e apprendimento della rappresentazione
Imparare la distribuzione sottostante dei dati di input
Generare nuovi campioni di dati
Applicazione nella generazione di immagini
Genera immagini di alta qualità
Per l'editing di immagini e la creazione di contenuti
Applicazione in trasferimento di stile
Trasferisci uno stile artistico su un'altra immagine
Creare nuove opere d'arte visiva
Codificatore automatico (AE)
per l'apprendimento delle funzionalità non supervisionato
Imparare rappresentazioni efficienti dei dati di input
Ricostruire l'input tramite codificatore e decodificatore
Applicazione nel denoising dei dati
Rimuovere i componenti di rumore dai dati
Estrai caratteristiche pure dei dati
Applicazione nel rilevamento di anomalie
Identificare modelli insoliti nei dati
Per il rilevamento delle frodi e il monitoraggio del sistema
Apprendimento non supervisionato ed estrazione di funzionalità
Rete di credenze profonde (DBN)
È composto da più macchine Boltzmann (RBM) limitate impilate
Pre-formazione livello per livello per l'apprendimento delle funzionalità
Per compiti di apprendimento e classificazione senza supervisione
Applicazione nel riconoscimento delle immagini
Migliora la precisione della classificazione delle immagini
Estrazione di funzionalità per database di immagini su larga scala
Applicazione nella compressione dei dati
Ridurre i costi di archiviazione e trasmissione dei dati
Riduci il volume dei dati mantenendo la qualità dei dati
Ottimizzazione dei dispositivi mobili e embedded
MobileNet
Ottimizzato per dispositivi mobili e integrati
Focus su efficienza e design leggero
Riduci i requisiti di risorse computazionali del tuo modello
Applicazione in applicazioni mobili
Miglioramento delle capacità di riconoscimento delle immagini sui dispositivi mobili
Per la classificazione delle immagini in tempo reale e il rilevamento degli oggetti
Applicazioni nell'edge computing
Elaborazione dei dati lato dispositivo
Ridurre la dipendenza dai server cloud
Elaborazione delle immagini e visione artificiale
Rete neurale convoluzionale (CNN)
per il riconoscimento e la classificazione delle immagini
Estrazione di feature tramite layer convoluzionali
Utilizzare i livelli di pooling per ridurre il numero di parametri
Applicazioni nell'analisi di immagini mediche
Migliorare l’accuratezza diagnostica
Accelera l'elaborazione delle immagini
Applicazione nella tecnologia di guida autonoma
Riconoscimento degli oggetti in tempo reale
Analisi del traffico e processo decisionale
UNet
Specificamente progettato per la segmentazione delle immagini mediche
Con speciale struttura a forma di U
Capace di individuare i confini
Applicazione nell'analisi di immagini patologiche
Assistere i patologi nella diagnosi
Migliorare l'efficienza e l'accuratezza dell'analisi delle immagini mediche
Applicazione nella segmentazione delle immagini satellitari
per la classificazione della copertura del suolo
Aiuta con il monitoraggio ambientale e la gestione delle risorse
Rete residua profonda (ResNet)
Risolvi il problema del degrado nell'addestramento della rete profonda
Introdurre connessioni residue per semplificare il processo di apprendimento
Permette la formazione di strutture di rete molto profonde
Applicazione in attività di riconoscimento delle immagini
Migliora la precisione del riconoscimento
Ottieni risultati leader in più benchmark
Applicazioni nell'analisi di immagini mediche
Aiutare la diagnosi della malattia
Migliorare le capacità di analisi delle immagini mediche
YOLO (Guardi solo una volta)
per il rilevamento di oggetti in tempo reale
Alta velocità e alta precisione
Implementare il riconoscimento degli oggetti end-to-end
Applicazione nella videosorveglianza
Traccia e identifica gli oggetti nei video in tempo reale
Migliorare l’efficienza dei sistemi di monitoraggio della sicurezza
Applicazione nella guida autonoma
Identifica le condizioni stradali e gli ostacoli in tempo reale
Migliorare la sicurezza dei sistemi di guida autonoma
Rete di capsule (CapsNet)
Migliorare la capacità di percezione del livello spaziale del modello
Catturare le relazioni gerarchiche delle immagini attraverso strutture a capsula
Per attività di riconoscimento e classificazione delle immagini
Applicazione nella segmentazione delle immagini
Identificare con precisione le diverse parti di un'immagine
Analisi delle immagini per scene complesse
Applicazione nel riconoscimento facciale
Migliorare l'accuratezza e la robustezza del riconoscimento
Adatto per ambienti di riconoscimento facciale in continua evoluzione