Loop une informações de série temporal do processo

Adequado para processamento de linguagem natural e reconhecimento de fala

Gere saída de fala natural

Para assistentes virtuais e sistemas de interação por voz

Gere novas melodias musicais

Forneça materiais criativos para produção musical

Particularmente adequado para análise de séries temporais

Lidar eficazmente com dependências de longo prazo

tradução automática

reconhecimento de fala

Prever tendências de preços de ações

Avaliação de risco e apoio à decisão de investimento

Fornece informações contextuais bidirecionais

Modelos de aprendizagem profunda para compreender a linguagem natural

Forneça respostas precisas

Melhore a experiência do usuário e a qualidade da interação

Melhore o desempenho da análise de sentimento e classificação de tópicos

Fornece suporte para mineração de texto e recuperação de informações

Processamento paralelo de dados de sequência

Melhore a capacidade do modelo de capturar dependências de longa distância

Obtenha resultados de tradução de alta qualidade

Promoveu o desenvolvimento da tradução automática neural

Melhorar a qualidade dos sistemas de resposta a perguntas e resumo de texto

Fornece suporte poderoso para a compreensão da linguagem natural

Composto por gerador e discriminador

O gerador produz dados e o discriminador avalia os dados

Gerar novas obras de arte

Fornecimento de materiais para produção de jogos e filmes

Expanda o conjunto de dados de treinamento

Melhore a capacidade de generalização dos modelos de aprendizado de máquina

Aprenda a distribuição subjacente dos dados de entrada

Gere novas amostras de dados

Gere imagens de alta qualidade

Para edição de imagens e criação de conteúdo

Transferir um estilo de arte para outra imagem

Crie novas obras de arte visual

Aprenda representações eficientes de dados de entrada

Reconstrua a entrada por meio de codificador e decodificador

Remova componentes de ruído dos dados

Extraia recursos puros de dados

Identifique padrões incomuns nos dados

Para detecção de fraude e monitoramento do sistema

Pré-treinamento camada por camada para aprendizado de recursos

Para tarefas de aprendizagem e classificação não supervisionadas

Melhore a precisão da classificação de imagens

Extração de recursos para bancos de dados de imagens em grande escala

Reduza os custos de armazenamento e transmissão de dados

Reduza o volume de dados enquanto mantém a qualidade dos dados

Concentre-se na eficiência e no design leve

Reduza os requisitos de recursos computacionais do seu modelo

Melhorando os recursos de reconhecimento de imagem em dispositivos móveis

Para classificação de imagens e detecção de objetos em tempo real

Processamento de dados no lado do dispositivo

Reduza a dependência de servidores em nuvem

Extração de recursos por meio de camadas convolucionais

Use camadas de pooling para reduzir o número de parâmetros

Melhore a precisão do diagnóstico

Acelere o processamento de imagens

Reconhecimento de objetos em tempo real

Análise de tráfego e tomada de decisão

Com estrutura especial em forma de U

Capaz de identificar limites

Auxiliar patologistas no diagnóstico

Melhore a eficiência e a precisão da análise de imagens médicas

para classificação da cobertura do solo

Ajuda no monitoramento ambiental e gerenciamento de recursos

Apresentando conexões residuais para simplificar o processo de aprendizagem

Permite o treinamento de estruturas de rede muito profundas

Melhore a precisão do reconhecimento

Alcance resultados líderes em vários benchmarks

Auxiliar no diagnóstico de doenças

Melhore os recursos de análise de imagens médicas

Velocidade rápida e alta precisão

Implementar reconhecimento de objetos ponta a ponta

Rastreie e identifique objetos em vídeos em tempo real

Melhorar a eficiência dos sistemas de monitoramento de segurança

Identifique condições e obstáculos da estrada em tempo real

Melhorar a segurança dos sistemas de condução autónoma

Capturando relações hierárquicas de imagens por meio de estruturas de cápsula

Para tarefas de reconhecimento e classificação de imagens

Identifique com precisão diferentes partes de uma imagem

Análise de imagem para cenas complexas

Melhore a precisão e a robustez do reconhecimento

Adequado para ambientes de reconhecimento facial em constante mudança