写文献综述常用的几种深度神经网络模型!

在这里插入图片描述

写文献综述常用的几种深度神经网络模型

  1. 卷积神经网络(CNN)
  • 解释说明:专门用于处理图像和图像数据的深度学习模型。它通过卷积层、池化层等操作提取图像特征。
  • 应用:图像分类、目标检测、人脸识别等。
  • 未来改进:进一步提高模型的精度和效率,探索更复杂的网络结构和优化算法。
  1. 循环神经网络(RNN)
  • 解释说明:用于处理序列数据的神经网络模型,能够捕捉序列中的时间依赖关系。
  • 应用:自然语言处理、语音识别、时间序列分析等。
  • 未来改进:解决长时依赖问题,优化模型结构以提高性能。
  1. 深度Q网络(DQN)
  • 解释说明:用于强化学习的模型,通过与环境交互学习决策策略。
  • 应用:游戏AI、机器人控制等。
  • 未来改进:提高模型的稳定性和泛化能力,探索更高效的学习算法。
  1. 人工神经网络(ANN)(很多层,至少5层,区别于BP神经网络)
  • 解释说明:深度学习的基本构建块,包括输入层、隐藏层和输出层。
  • 应用:分类、回归、聚类等。
  • 未来改进:优化网络结构、激活函数和训练方法,提高模型的性能。
  1. 变换器(Transformer)
  • 解释说明:一种创新性的深度学习模型,最初用于自然语言处理任务。通过自注意力机制捕捉序列中的依赖关系。
  • 应用:机器翻译、文本生成、语音识别等。
  • 未来改进:提高模型的计算效率,降低内存消耗,探索更广泛的应用场景。
  1. 图神经网络(GNN)
  • 解释说明:专门用于处理图数据的深度学习模型,能够捕捉图结构中的信息。
  • 应用:社交网络分析、推荐系统等。
  • 未来改进:提高模型处理大规模图数据的能力,优化图嵌入算法。
  1. 深度信念网络(DBN)
  • 解释说明:由多个受限玻尔兹曼机(RBM)堆叠而成的深度生成模型。
  • 应用:特征提取、降维等。
  • 未来改进:提高模型的生成能力和稳定性,优化训练算法。
  1. 长短期记忆网络(LSTM)
  • 解释说明:RNN的一种变体,通过引入门控机制解决长时依赖问题。
  • 应用:时间序列预测、语音识别等。
  • 未来改进:提高模型的性能,降低计算复杂度,探索新的应用场景。
  1. 生成对抗网络(GAN)
  • 解释说明:由生成器和判别器组成的深度学习模型,通过对抗训练生成逼真的数据。
  • 应用:图像生成、数据增强等。
  • 未来改进:提高生成数据的质量和多样性,优化训练稳定性和收敛速度。
  1. 深度残差网络(ResNet)
  • 解释说明:通过引入残差连接解决深度神经网络中的梯度消失和表示瓶颈问题。
  • 应用:图像分类、目标检测等。
  • 未来改进:进一步优化残差连接的结构和数量,提高模型的性能和效率。
  1. 生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)
  • 说明: GAN 是一种包含生成器和判别器的对抗性训练框架,用于生成具有真实感的数据样本。
  • 主要应用: 图像生成、图像编辑、视频生成等生成式任务。
  • 未来改进: 提高生成器的稳定性和生成样本的质量,减少训练中的模式崩溃和模式崩塌现象,以及探索新的架构和损失函数。
  1. 注意力机制(Attention Mechanism)
  • 说明: 注意力机制允许模型在处理序列数据时集中注意力于相关部分,提高模型对输入数据的理解能力。
  • 主要应用: 机器翻译、语音识别、图像描述生成等任务。
  • 未来改进: 设计更加高效和灵活的注意力机制,探索多头注意力和自适应注意力等新技术,并结合其他模型构建更强大的系统。
  1. 变分自编码器(Variational Autoencoder,VAE)
  • 说明: VAE 是一种生成模型,通过学习数据分布的潜在表示来生成新的数据样本,并且具有连续的潜在空间。
  • 主要应用: 图像生成、数据压缩、数据重建等任务。
  • 未来改进: 提高生成样本的质量和多样性,改进潜在空间的表示学习,以及结合其他生成模型和正则化方法。
  1. 自注意力模型(Self-Attention Model)
  • 说明: 自注意力模型是一种利用自注意力机制处理序列数据的模型,能够在输入序列中建立全局依赖关系。
  • 主要应用: 自然语言处理任务如语言建模、机器翻译等。
  • 未来改进: 提高模型的计算效率和泛化能力,探索不同的注意力机制和模型结构。
  1. 深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)
  • 说明: DRL 结合了深度学习和强化学习,在没有标注数据的情况下,通过与环境的交互学习决策策略。
  • 主要应用: 游戏玩法、机器人控制、自动驾驶等需要决策的任务。
  • 未来改进: 提高算法的稳定性和样本效率,解决探索与利用之间的平衡问题,以及扩展到更复杂的任务和环境。
  1. 迁移学习模型(Transfer Learning Models)
  • 说明: 迁移学习利用已训练好的模型的知识来加速新任务的学习,通常通过微调模型参数实现。
  • 主要应用: 在数据量有限的情况下,用于加速模型训练和提高性能。
  • 未来改进: 设计更加通用和可迁移的特征表示,提高模型的泛化能力,以及探索新的迁移学习策略和场景。

神经网络结构的搜索方法,一般有网格搜索,以及NAS搜索

. 神经网络结构搜索(Neural Architecture Search,NAS)
** NAS 是一种自动化的方法,用于搜索最优的神经网络结构,以解决特定任务。- 主要应用: 自动化模型设计、模型压缩、移动端部署等。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/587045.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

数据结构篇2—《单链表(不带头单向不循环链表)》

文章目录 🚩前言1、单链表的内涵(1) 逻辑结构(2) 物理结构 2、链表的分类3、单链表的具体实现(1) 框架结构(2) SingleLinkList.h头文件的实现(3)SingleLinkList.c源文件的实现①SLTPushBack()尾插函数②SLTPushFront()头插函数③SLTPopBack()尾删函数④SLTPopFront(…

高效管理—影视管理系统_后台源码+APP源码+电影数据

高效管理—影视管理系统 产品概述产品展示演示地址产品功能产品优势产品服务源码领取下期更新预报 产品概述 本产品是一个功能强大且易于使用的影视资源管理工具,它提供了一个集中管理和组织电影、电视剧、纪录片等影视作品的平台,帮助用户高效地管理和…

easyExcel - 带图片导出

目录 前言一、情景介绍二、问题分析三、代码实现1. 单图片导出2. 多图片导出3. 多图片导出(优化) 前言 Java-easyExcel入门教程:https://blog.csdn.net/xhmico/article/details/134714025 之前有介绍过如何使用 easyExcel,以及写…

中间件之异步通讯组件RabbitMQ入门

一、概述 微服务一旦拆分,必然涉及到服务之间的相互调用,目前我们服务之间调用采用的都是基于OpenFeign的调用。这种调用中,调用者发起请求后需要等待服务提供者执行业务返回结果后,才能继续执行后面的业务。也就是说调用者在调用…

【星海随笔】windows 上跑MySQL

step one 使用 WSL 在 Windows 上安装 Linux wsl官方文档 在管理员模式下打开 PowerShell windows上安装wsl wsl --install查看哪些是可用的 wsl --list --onlineC:\Windows\System32\drivers\hosts docker-desktop下载官网:Install Docker Desktop on Windows …

[ log日志画图]分割模型训练结束生成相关日志运用代码画图

文章目录 [ log日志画图]分割模型训练结束生成相关日志运用代码画图我的log文件:画图:1.loss1.1 loss是干嘛的1.2 代码1.3 生成图 2.DICE.IOU2.1 DICE,IOU是干嘛的(常规介绍)2.2 代码2.3 生成图小白tip [ log日志画图]分割模型训练结束生成相关日志运用代…

ROS1快速入门学习笔记 - 12ROS中的坐标管理系统

目录 一、机器人作中的坐标变换 二、海龟案例 一、机器人作中的坐标变换 TF功能包能干什么? 五秒钟之前,机器人头部坐标系相对于全局坐标系的关系是什么样子的?机器人夹取的物体i相对于机器人中心坐标系的位置在哪里?机器人中心…

Linux 第十七章

🐶博主主页:ᰔᩚ. 一怀明月ꦿ ❤️‍🔥专栏系列:线性代数,C初学者入门训练,题解C,C的使用文章,「初学」C,linux 🔥座右铭:“不要等到什么都没有了…

【触摸案例-控件不能响应的情况 Objective-C语言】

一、接下来,我们来说这个“控件不能响应的情况”, 1.素材里边,有一个“不接受用户交互的情况”,这么一个代码,把它打开, 把这个项目啊,复制过来,改一个名字,叫做“04-控件不能响应的情况”, 打开之后,command + R,运行一下, 在storyboard上,你也可以看得出来,我…

Python绘制的好看统计图

代码 sx [Accent, Accent_r, Blues, Blues_r, BrBG, BrBG_r, BuGn, BuGn_r, BuPu, BuPu_r, CMRmap, CMRmap_r, Dark2, Dark2_r, GnBu, GnBu_r, Greens, Greens_r, Greys, Greys_r, OrRd, OrRd_r, Oranges, Oranges_r, PRGn, PRGn_r, Paired, Paired_r, Pastel1, Pastel1_r, P…

C++ 多态详解

文章目录 1. 多态的概念2. 多态的定义及实现2.1 多态的构成条件2.2 虚函数2.3 虚函数的重写2.3.1 虚函数重写的两个例外 2.4 C11 override 和 final2.5 重载、覆盖(重写)、隐藏(重定义)的对比 3. 多态的原理3.1 虚函数表3.2多态的原理 4. 单继承和多继承关系的虚函数表4.1 单继…

C++Day 7 作业

1、lambda #include <iostream>using namespace std;int main() {int a 100;int b 90;int temp;auto fun [&]()mutable->int {temp a;ab;btemp;};fun();cout<<a<<endl;return 0; } 2、vector #include <iostream> #include <vector>…

python安卓自动化pyaibote实践------学习通自动刷课

前言 欢迎来到我的博客 个人主页:北岭敲键盘的荒漠猫-CSDN博客 本文是一个完成一个自动播放课程&#xff0c;避免人为频繁点击脚本的构思与源码。 加油&#xff01;为实现全部电脑自动化办公而奋斗&#xff01; 为实现摆烂躺平的人生而奋斗&#xff01;&#xff01;&#xff…

python项目入门新手攻略

最近工作需要接手了代码量比较大的python开发的项目&#xff0c;平时写python不多&#xff0c;记录一下如何熟悉项目。 分析调用流程-pycallgraph 因为代码量比较大&#xff0c;所以希望通过工具生成代码调用流程&#xff0c;因此用到了pycallgraph。 pycallgraph&#xff0…

翻译: 什么是ChatGPT 通过图形化的方式来理解 Transformer 架构 深度学习三

合集 ChatGPT 通过图形化的方式来理解 Transformer 架构 翻译: 什么是ChatGPT 通过图形化的方式来理解 Transformer 架构 深度学习一翻译: 什么是ChatGPT 通过图形化的方式来理解 Transformer 架构 深度学习二翻译: 什么是ChatGPT 通过图形化的方式来理解 Transformer 架构 深…

56.基于SSM实现的在线教育网站系统(项目 + 论文)

项目介绍 本站是一个B/S模式系统&#xff0c;采用Java的SSM框架作为开发技术&#xff0c;MYSQL数据库设计开发&#xff0c;充分保证系统的稳定性。系统具有界面清晰、操作简单&#xff0c;功能齐全的特点&#xff0c;使得基于SSM的在线教育网站的设计与实现管理工作系统化、规范…

Scikit-Learn回归树

Scikit-Learn回归树 1、决策树1.1、什么是决策树1.2、决策树学习的步骤1.3、决策树算法 1、决策树 决策树&#xff08;DTs&#xff09;是一种用于回归和分类的有监督学习方法。通常&#xff0c;决策树用于分类问题&#xff1b;当决策树用于回归问题时&#xff0c;称为回归树。回…

Midjourney之绘画背景的选择

hello 小伙伴们&#xff0c;我是你们的老朋友——树下&#xff0c;今天分享Midjourney提示词中绘画背景的选择&#xff0c;话不多说&#xff0c;直接开始~ 对于背景的选择&#xff0c;Midjourney中主要体现在年代和所处的环境对绘画产生不同的影响 科技的发展&#xff0c;我们…

matlab学习006-使用matlab绘出系统的冲激响应和阶跃响应波形并求其冲激响应的数值解

目录 题目 1&#xff0c;绘出系统的冲激响应和阶跃响应波形 1&#xff09;基础 2&#xff09;效果 3&#xff09;代码 2&#xff0c;求出t0.5s,1s,1.5s,2s时系统冲激响应的数值解。 1&#xff09;基础 2&#xff09;效果 ​☀ 3&#xff09;代码 题目 已知描述某连续系…

【Python】Anaconda 使用笔记

文章目录 一、创建环境1.1 在任意磁盘中创建环境1.2 添加环境路径envs_dirs 二、安装和使用Python环境三、删除已有的Python环境 前言   笔者使用Python的目的主要是为了学习神经网络等深度学习算法。但是在学习之初配置环境的时候发现之前的环境配置一团乱麻&#xff0c;不仅…