Galerie de cartes mentales Modèles clés d’apprentissage profond
Plusieurs modèles d'apprentissage profond sont répertoriés selon la classification des applications, notamment le traitement d'images et la vision par ordinateur, l'optimisation des appareils mobiles et embarqués, l'apprentissage non supervisé et l'extraction de fonctionnalités, le traitement du langage naturel, les modèles génératifs et l'apprentissage des représentations. Les corrections sont les bienvenues !
Modifié à 2024-11-23 15:26:44In order to help everyone use DeepSeek more efficiently, a collection of DeepSeek guide mind map was specially compiled! This mind map summarizes the main contents: Yitu related links, DS profile analysis, comparison of DeepSeek and ChatGPT technology routes, DeepSeek and Qwen model deployment guide, how to make more money with DeepSeek, how to play DeepSeek, DeepSeek scientific research Application, how to import text from DeepSeek into MindMaster, the official recommendation of DeepSeek Wait, allowing you to quickly grasp the essence of AI interaction. Whether it is content creation, plan planning, code generation, or learning improvement, DeepSeek can help you achieve twice the result with half the effort!
This is a mind map about DeepSeek's 30 feeding-level instructions. The main contents include: professional field enhancement instructions, interaction enhancement instructions, content production instructions, decision support instructions, information processing instructions, and basic instructions.
This is a mind map about a commercial solution for task speech recognition. The main content includes: text file content format:, providing text files according to the same file name as the voice file.
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Modèles clés d’apprentissage profond
traitement du langage naturel
Réseau neuronal récurrent (RNN)
pour le traitement de données séquentielles
Les jointures en boucle traitent les informations sur les séries chronologiques
Convient au traitement du langage naturel et à la reconnaissance vocale
Application en synthèse vocale
Générer une sortie vocale naturelle
Pour les assistants virtuels et les systèmes d'interaction vocale
Application à la création musicale
Générez de nouvelles mélodies musicales
Fournir du matériel créatif pour la production musicale
Réseau de mémoire à long terme (LSTM)
Pour traiter les données de séquence
Particulièrement adapté à l'analyse de séries chronologiques
Gérer efficacement les dépendances à long terme
Applications en traitement du langage naturel
traduction automatique
reconnaissance vocale
Application à la prévision boursière
Prédire les tendances du cours des actions
Évaluation des risques et aide à la décision d’investissement
BERT (Représentations d'encodeurs bidirectionnels à partir de transformateurs)
Utiliser l'encodeur de Transformer
Fournir des informations contextuelles bidirectionnelles
Modèles d'apprentissage profond pour comprendre le langage naturel
Application dans le système de questions et réponses
Fournir des réponses précises
Améliorer l’expérience utilisateur et la qualité des interactions
Application à la classification de texte
Améliorer les performances de l'analyse des sentiments et de la classification des sujets
Fournir un support pour l’exploration de texte et la récupération d’informations
Modèle de transformateur
Basé sur un mécanisme d’auto-attention
Traitement parallèle des données de séquence
Améliorer la capacité du modèle à capturer les dépendances longue distance
Application en traduction automatique
Obtenez des résultats de traduction de haute qualité
Promotion du développement de la traduction automatique neuronale
Application à la compréhension de texte
Améliorer la qualité des systèmes de questions-réponses et de synthèse de textes
Fournir un support puissant pour la compréhension du langage naturel
Modèles génératifs et apprentissage des représentations
Réseau contradictoire génératif (GAN)
Pour générer des images et des données réalistes
Composé d'un générateur et d'un discriminateur
Le générateur produit des données et le discriminateur évalue les données
Application à la création artistique
Générer de nouvelles œuvres d'art
Fournir du matériel pour la production de jeux et de films
Applications en amélioration des données
Développez l'ensemble de données d'entraînement
Améliorer la capacité de généralisation des modèles d'apprentissage automatique
Encodeur automatique variationnel (VAE)
Pour les tâches de génération et l’apprentissage des représentations
Apprendre la distribution sous-jacente des données d'entrée
Générer de nouveaux échantillons de données
Application en génération d'images
Générez des images de haute qualité
Pour l'édition d'images et la création de contenu
Application en transfert de style
Transférer un style artistique vers une autre image
Créer de nouvelles œuvres d'art visuel
Encodeur automatique (AE)
pour l'apprentissage de fonctionnalités non supervisé
Apprendre des représentations efficaces des données d’entrée
Reconstruire l'entrée via l'encodeur et le décodeur
Application au débruitage des données
Supprimer les composants de bruit des données
Extraire les caractéristiques pures des données
Application à la détection d'anomalies
Identifier des modèles inhabituels dans les données
Pour la détection des fraudes et la surveillance du système
Apprentissage non supervisé et extraction de fonctionnalités
Réseau de croyance profonde (DBN)
Il est composé de plusieurs machines Boltzmann restreintes (RBM) empilées
Pré-formation couche par couche pour l'apprentissage des fonctionnalités
Pour les tâches d’apprentissage et de classification non supervisées
Application à la reconnaissance d'images
Améliorer la précision de la classification des images
Extraction de fonctionnalités pour les bases de données d'images à grande échelle
Application à la compression de données
Réduisez les coûts de stockage et de transmission des données
Réduisez le volume de données tout en conservant la qualité des données
Optimisation des appareils mobiles et embarqués
MobileNet
Optimisé pour les appareils mobiles et embarqués
Concentrez-vous sur l’efficacité et la légèreté
Réduisez les besoins en ressources de calcul de votre modèle
Application dans les applications mobiles
Améliorer les capacités de reconnaissance d'images sur les appareils mobiles
Pour la classification d'images en temps réel et la détection d'objets
Applications en informatique de pointe
Traitement des données côté appareil
Réduire la dépendance aux serveurs cloud
Traitement d'images et vision par ordinateur
Réseau neuronal convolutif (CNN)
pour la reconnaissance et la classification d'images
Extraction de fonctionnalités via des couches convolutives
Utiliser des couches de pooling pour réduire le nombre de paramètres
Applications en analyse d’images médicales
Améliorer la précision du diagnostic
Accélérer le traitement des images
Application à la technologie de conduite autonome
Reconnaissance d'objets en temps réel
Analyse du trafic et prise de décision
UNet
Conçu spécifiquement pour la segmentation d'images médicales
Avec structure spéciale en forme de U
Capable d'identifier les limites
Application à l'analyse d'images pathologiques
Assister les pathologistes dans le diagnostic
Améliorer l’efficacité et la précision de l’analyse d’images médicales
Application à la segmentation d'images satellite
pour la classification de l'occupation du sol
Aide à la surveillance environnementale et à la gestion des ressources
Réseau résiduel profond (ResNet)
Résolvez le problème de dégradation grâce à une formation réseau approfondie
Introduction de connexions résiduelles pour simplifier le processus d’apprentissage
Permet la formation de structures de réseau très profondes
Application aux tâches de reconnaissance d'images
Améliorer la précision de la reconnaissance
Obtenez des résultats de premier plan dans plusieurs benchmarks
Applications en analyse d’images médicales
Aider au diagnostic de la maladie
Améliorer les capacités d’analyse d’images médicales
YOLO (On ne regarde qu'une fois)
pour la détection d'objets en temps réel
Rapide et précis
Implémenter la reconnaissance d’objets de bout en bout
Application en vidéosurveillance
Suivez et identifiez les objets dans les vidéos en temps réel
Améliorer l’efficacité des systèmes de surveillance de la sécurité
Application à la conduite autonome
Identifiez les conditions routières et les obstacles en temps réel
Améliorer la sécurité des systèmes de conduite autonome
Réseau de capsules (CapsNet)
Améliorer la capacité de perception du niveau spatial du modèle
Capturer les relations hiérarchiques des images à travers des structures de capsules
Pour les tâches de reconnaissance et de classification d'images
Application à la segmentation d'images
Identifier avec précision les différentes parties d'une image
Analyse d'images pour des scènes complexes
Application en reconnaissance faciale
Améliorer la précision et la robustesse de la reconnaissance
Convient aux environnements de reconnaissance faciale en constante évolution