마인드 맵 갤러리 신경망 모델의 일반적인 유형 및 응용
퍼셉트론(P)과 같은 일반적인 신경망 모델 및 해당 애플리케이션은 단일 계층 신경망이라고도 합니다. 이 신경망은 입력 계층과 출력 계층이라는 두 개의 계층만 포함합니다. 오류가 있을 수 있으니 꼭 참고해주세요.
2023-07-17 03:10:43에 편집됨이것은 (III) 저산소증-유도 인자 프롤릴 하이드 록 실라 제 억제제에 대한 마인드 맵이며, 주요 함량은 다음을 포함한다 : 저산소증-유도 인자 프롤릴 하이드 록 실라 제 억제제 (HIF-PHI)는 신장 빈혈의 치료를위한 새로운 소형 분자 경구 약물이다. 1. HIF-PHI 복용량 선택 및 조정. Rosalasstat의 초기 용량, 2. HIF-PHI 사용 중 모니터링, 3. 부작용 및 예방 조치.
이것은 Kuka Industrial Robots의 개발 및 Kuka Industrial Robot의 모션 제어 지침에 대한 마인드 맵입니다. 주요 내용에는 쿠카 산업 로봇의 역사, 쿠카 산업 로봇의 특성, 쿠카 산업 로봇의 응용 분야, 2. 포장 프로세스에서 쿠카 로봇은 빠르고 일관된 포장 작업을 달성하고 포장 효율성을 높이며 인건비를 줄입니다. 2. 인건비 감소 : 자동화는 운영자에 대한 의존성을 줄입니다. 3. 조립 품질 향상 : 정확한 제어는 인간 오류를 줄입니다.
408 컴퓨터 네트워크가 너무 어렵습니까? 두려워하지 마세요! 나는 피를 구토하고 지식 맥락을 명확히하는 데 도움이되는 매우 실용적인 마인드 맵을 분류했습니다. 컨텐츠는 매우 완전합니다. 네트워크 아키텍처에서 응용 프로그램 계층, TCP/IP 프로토콜, 서브넷 디비전 및 기타 핵심 포인트에 이르기까지 원칙을 철저히 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 📈 명확한 논리 : Mindmas 보물, 당신은 드문 기회가 있습니다. 서둘러! 이 마인드 맵을 사용하여 408 컴퓨터 네트워크의 학습 경로에서 바람과 파도를 타고 성공적으로 해변을 얻으십시오! 도움이 필요한 친구들과 공유해야합니다!
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이것은 Kuka Industrial Robots의 개발 및 Kuka Industrial Robot의 모션 제어 지침에 대한 마인드 맵입니다. 주요 내용에는 쿠카 산업 로봇의 역사, 쿠카 산업 로봇의 특성, 쿠카 산업 로봇의 응용 분야, 2. 포장 프로세스에서 쿠카 로봇은 빠르고 일관된 포장 작업을 달성하고 포장 효율성을 높이며 인건비를 줄입니다. 2. 인건비 감소 : 자동화는 운영자에 대한 의존성을 줄입니다. 3. 조립 품질 향상 : 정확한 제어는 인간 오류를 줄입니다.
408 컴퓨터 네트워크가 너무 어렵습니까? 두려워하지 마세요! 나는 피를 구토하고 지식 맥락을 명확히하는 데 도움이되는 매우 실용적인 마인드 맵을 분류했습니다. 컨텐츠는 매우 완전합니다. 네트워크 아키텍처에서 응용 프로그램 계층, TCP/IP 프로토콜, 서브넷 디비전 및 기타 핵심 포인트에 이르기까지 원칙을 철저히 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 📈 명확한 논리 : Mindmas 보물, 당신은 드문 기회가 있습니다. 서둘러! 이 마인드 맵을 사용하여 408 컴퓨터 네트워크의 학습 경로에서 바람과 파도를 타고 성공적으로 해변을 얻으십시오! 도움이 필요한 친구들과 공유해야합니다!
일반적인 신경망 모델 유형 및 적용
1||| 퍼셉트론(P)
소개하다
구조
애플리케이션
1||| 분류
2||| 인코딩 데이터베이스(다층 퍼셉트론)
3||| 액세스 데이터 모니터링(다층 퍼셉트론)
하위 주제
2||| 피드포워드(FF)
소개하다
구조
애플리케이션
1||| 데이터 압축
2||| 패턴 인식
3||| 컴퓨터 시각 인식
4||| 소나 표적 인식
5||| 음성 인식
6||| 필기 문자 인식
3||| 방사형 기반 네트워크(RBN)
소개하다
구조
애플리케이션
1||| 함수 근사
2||| 시계열 예측
3||| 분류
4||| 시스템 제어
4||| 딥 피드포워드(DFF)
소개하다
구조
애플리케이션
1||| 데이터 압축
2||| 패턴 인식
3||| 컴퓨터 시각 인식
4||| ECG 잡음 필터링
5||| 재정 예측
5||| 자기 조직화 특징 맵(Self-organizing feature map) SOM(자기 조직화 특징 맵)
소개하다
구조
애플리케이션
1||| 데이터 시각화 구현
2||| 의료 영상 처리
3||| 기상 변화
4||| 교통 체증
6||| 순환 신경망(RNN)
소개하다
구조
애플리케이션
1||| 기계 번역
2||| 로봇 제어
3||| 시계열 예측
4||| 음성 인식
5||| 음성 합성
6||| 시계열 이상 탐지
7||| 리듬 학습
8||| 음악 창작
7||| 장기/단기 기억(LSTM)
소개하다
구조
애플리케이션
1||| 음성 인식
2||| 쓰기 인식
8||| GRU(게이트 순환 장치)
소개하다
구조
애플리케이션
1||| 다성 음악 모델
2||| 음성 신호 모델링
3||| 자연어 처리
9||| 자동 인코더(AE)
소개하다
구조
애플리케이션
1||| 분류
2||| 클러스터링
3||| 특징 압축
10||| VAE(변형 자동 인코더)
소개하다
구조
애플리케이션
문장 사이에 삽입
이미지가 자동으로 생성됨
11||| 잡음 제거 자동 인코더(DAE)
소개하다
구조
애플리케이션
1||| 특징 추출
2||| 차원성 감소
12||| 스파스 오토인코더(SAE)
소개하다
구조
애플리케이션
1||| 특징 추출
2||| 필기 숫자 인식
13||| 마르코프 체인(MC)
소개하다
구조
애플리케이션
1||| 음성 인식
2||| 정보 통신 시스템
3||| 큐잉 이론
4||| 통계
14||| 홉필드 네트워크(HN)
소개하다
구조
애플리케이션
1||| 최적화
2||| 이미지 감지 및 인식
3||| 의료영상인식
4||| X선 이미지 향상
15||| 볼츠만 머신(BM)
소개하다
구조
애플리케이션
1||| 차원성 감소
2||| 분류
3||| 반품
4||| 협업 필터링
5||| 특성 학습
16||| 제한된 볼츠만 머신(RBM)
소개하다
구조
애플리케이션
1||| 필터
2||| 특성 학습
3||| 분류
4||| 위험 감지
5||| 비즈니스 및 경제 분석
17||| 깊은 신념 네트워크(DBN)
소개하다
구조
애플리케이션
1||| 파일/이미지 검색
2||| 비선형 차원 축소
18||| 심층 컨벌루션 네트워크(DCN)
소개하다
구조
애플리케이션
1||| 얼굴, 거리 표지판, 종양 인식
2||| 이미지 식별
3||| 영상분석
4||| 자연어 처리
5||| 이상 감지
6||| 약물 발견
7||| 체커 게임
8||| 시계열 예측
19||| 디콘볼루션 신경망(DN)
소개하다
구조
애플리케이션
1||| 이미지 초해상도
2||| 이미지의 표면 깊이 추정
3||| 광학 흐름 추정
20||| DC-IGN(심층 컨벌루션 역 그래픽 네트워크)
소개하다
구조
애플리케이션
1||| 얼굴 처리
21||| 생성적 적대 신경망(GAN)
소개하다
구조
애플리케이션
1||| 새로운 인간 포즈 만들기
2||| 사진을 이모티콘으로 변환
3||| 얼굴 노화
4||| 초해상도
5||| 옷 갈아입기
6||| 영상 예측
22||| 액체 상태 기계(LSM)
소개하다
구조
애플리케이션
음성 인식
컴퓨터 시각 인식
23||| 익스트림 러닝 머신(ELM)
소개하다
구조
애플리케이션
1||| 분류
2||| 반품
3||| 클러스터링
4||| 희소 근사
5||| 특성 학습
24||| ESN(에코 상태 네트워크)
소개하다
구조
애플리케이션
1||| 시계열 예측
2||| 데이터 수집
25||| 심층 잔차 네트워크(DRN)
소개하다
구조
애플리케이션
1||| 이미지 분류
2||| 표적 탐지
3||| 의미론적 분할
4||| 음성 인식
5||| 언어 인식
26||| 코호넨네트웍스(KN)
소개하다
구조
애플리케이션
1||| 차원성 감소
2||| 수질 평가 및 예측
3||| 연안수자원 관리
27||| 지원 벡터 머신(SVM)
소개하다
구조
애플리케이션
1||| 얼굴 인식
2||| 텍스트 분류
3||| 분류
4||| 생물정보학
5||| 필기 인식
28||| 신경 튜링 머신(NTM)
소개하다
구조
애플리케이션
1||| 로봇
2||| 인공 두뇌 만들기