Galeria de mapas mentais Principais modelos de aprendizagem profunda
Vários modelos de aprendizagem profunda são listados de acordo com a classificação do aplicativo, incluindo processamento de imagem e visão computacional, otimização de dispositivos móveis e incorporados, aprendizagem não supervisionada e extração de recursos, processamento de linguagem natural, modelos generativos e aprendizagem de representação.
Editado em 2024-11-23 15:26:44A segunda unidade do Curso Obrigatório de Biologia resumiu e organizou os pontos de conhecimento, abrangendo todos os conteúdos básicos, o que é muito conveniente para todos aprenderem. Adequado para revisão e visualização de exames para melhorar a eficiência do aprendizado. Apresse-se e colete-o para aprender juntos!
Este é um mapa mental sobre Extração e corrosão de mim. O conteúdo principal inclui: Corrosão de metais, Extração de metais e a série de reatividade.
Este é um mapa mental sobre Reatividade de metais. O conteúdo principal inclui: Reações de deslocamento de metais, A série de reatividade de metais.
A segunda unidade do Curso Obrigatório de Biologia resumiu e organizou os pontos de conhecimento, abrangendo todos os conteúdos básicos, o que é muito conveniente para todos aprenderem. Adequado para revisão e visualização de exames para melhorar a eficiência do aprendizado. Apresse-se e colete-o para aprender juntos!
Este é um mapa mental sobre Extração e corrosão de mim. O conteúdo principal inclui: Corrosão de metais, Extração de metais e a série de reatividade.
Este é um mapa mental sobre Reatividade de metais. O conteúdo principal inclui: Reações de deslocamento de metais, A série de reatividade de metais.
Principais modelos de aprendizagem profunda
processamento de linguagem natural
Rede Neural Recorrente (RNN)
para processamento de dados sequenciais
Loop une informações de série temporal do processo
Adequado para processamento de linguagem natural e reconhecimento de fala
Aplicação em síntese de fala
Gere saída de fala natural
Para assistentes virtuais e sistemas de interação por voz
Aplicação na criação musical
Gere novas melodias musicais
Forneça materiais criativos para produção musical
Rede de memória de longo curto prazo (LSTM)
Para processar dados de sequência
Particularmente adequado para análise de séries temporais
Lidar eficazmente com dependências de longo prazo
Aplicações em processamento de linguagem natural
tradução automática
reconhecimento de fala
Aplicação na previsão do mercado de ações
Prever tendências de preços de ações
Avaliação de risco e apoio à decisão de investimento
BERT (representações de codificador bidirecional de transformadores)
Usando o codificador do Transformer
Fornece informações contextuais bidirecionais
Modelos de aprendizagem profunda para compreender a linguagem natural
Aplicação em sistema de perguntas e respostas
Forneça respostas precisas
Melhore a experiência do usuário e a qualidade da interação
Aplicação na classificação de texto
Melhore o desempenho da análise de sentimento e classificação de tópicos
Fornece suporte para mineração de texto e recuperação de informações
Modelo de transformador
Baseado no mecanismo de autoatenção
Processamento paralelo de dados de sequência
Melhore a capacidade do modelo de capturar dependências de longa distância
Aplicação em tradução automática
Obtenha resultados de tradução de alta qualidade
Promoveu o desenvolvimento da tradução automática neural
Aplicação na compreensão de texto
Melhorar a qualidade dos sistemas de resposta a perguntas e resumo de texto
Fornece suporte poderoso para a compreensão da linguagem natural
Modelos generativos e aprendizagem de representação
Rede Adversarial Gerativa (GAN)
Para gerar imagens e dados realistas
Composto por gerador e discriminador
O gerador produz dados e o discriminador avalia os dados
Aplicação na criação artística
Gerar novas obras de arte
Fornecimento de materiais para produção de jogos e filmes
Aplicações em aprimoramento de dados
Expanda o conjunto de dados de treinamento
Melhore a capacidade de generalização dos modelos de aprendizado de máquina
Autoencodificador Variacional (VAE)
Para tarefas de geração e aprendizagem de representação
Aprenda a distribuição subjacente dos dados de entrada
Gere novas amostras de dados
Aplicação na geração de imagens
Gere imagens de alta qualidade
Para edição de imagens e criação de conteúdo
Aplicação em transferência de estilo
Transferir um estilo de arte para outra imagem
Crie novas obras de arte visual
Codificador automático (AE)
para aprendizado não supervisionado de recursos
Aprenda representações eficientes de dados de entrada
Reconstrua a entrada por meio de codificador e decodificador
Aplicação em remoção de ruído de dados
Remova componentes de ruído dos dados
Extraia recursos puros de dados
Aplicação na detecção de anomalias
Identifique padrões incomuns nos dados
Para detecção de fraude e monitoramento do sistema
Aprendizagem não supervisionada e extração de recursos
Rede de Crenças Profundas (DBN)
É composto por múltiplas máquinas Boltzmann restritas (RBM) empilhadas
Pré-treinamento camada por camada para aprendizado de recursos
Para tarefas de aprendizagem e classificação não supervisionadas
Aplicação em reconhecimento de imagem
Melhore a precisão da classificação de imagens
Extração de recursos para bancos de dados de imagens em grande escala
Aplicação em compressão de dados
Reduza os custos de armazenamento e transmissão de dados
Reduza o volume de dados enquanto mantém a qualidade dos dados
Otimização de dispositivos móveis e incorporados
MobileNet
Otimizado para dispositivos móveis e incorporados
Concentre-se na eficiência e no design leve
Reduza os requisitos de recursos computacionais do seu modelo
Aplicação em aplicativos móveis
Melhorando os recursos de reconhecimento de imagem em dispositivos móveis
Para classificação de imagens e detecção de objetos em tempo real
Aplicações em computação de ponta
Processamento de dados no lado do dispositivo
Reduza a dependência de servidores em nuvem
Processamento de imagens e visão computacional
Rede Neural Convolucional (CNN)
para reconhecimento e classificação de imagens
Extração de recursos por meio de camadas convolucionais
Use camadas de pooling para reduzir o número de parâmetros
Aplicações em análise de imagens médicas
Melhore a precisão do diagnóstico
Acelere o processamento de imagens
Aplicação em tecnologia de direção autônoma
Reconhecimento de objetos em tempo real
Análise de tráfego e tomada de decisão
UNet
Projetado especificamente para segmentação de imagens médicas
Com estrutura especial em forma de U
Capaz de identificar limites
Aplicação em análise de imagens patológicas
Auxiliar patologistas no diagnóstico
Melhore a eficiência e a precisão da análise de imagens médicas
Aplicação na segmentação de imagens de satélite
para classificação da cobertura do solo
Ajuda no monitoramento ambiental e gerenciamento de recursos
Rede Residual Profunda (ResNet)
Resolva o problema de degradação no treinamento profundo de rede
Apresentando conexões residuais para simplificar o processo de aprendizagem
Permite o treinamento de estruturas de rede muito profundas
Aplicação em tarefas de reconhecimento de imagem
Melhore a precisão do reconhecimento
Alcance resultados líderes em vários benchmarks
Aplicações em análise de imagens médicas
Auxiliar no diagnóstico de doenças
Melhore os recursos de análise de imagens médicas
YOLO (você só olha uma vez)
para detecção de objetos em tempo real
Velocidade rápida e alta precisão
Implementar reconhecimento de objetos ponta a ponta
Aplicação em videovigilância
Rastreie e identifique objetos em vídeos em tempo real
Melhorar a eficiência dos sistemas de monitoramento de segurança
Aplicação na direção autônoma
Identifique condições e obstáculos da estrada em tempo real
Melhorar a segurança dos sistemas de condução autónoma
Rede Cápsula (CapsNet)
Melhore a capacidade de percepção do nível espacial do modelo
Capturando relações hierárquicas de imagens por meio de estruturas de cápsula
Para tarefas de reconhecimento e classificação de imagens
Aplicação em segmentação de imagens
Identifique com precisão diferentes partes de uma imagem
Análise de imagem para cenas complexas
Aplicação em reconhecimento facial
Melhore a precisão e a robustez do reconhecimento
Adequado para ambientes de reconhecimento facial em constante mudança