Dieser Artikel bietet einen umfassenden Überblick über das Thema Tiefes Lernen. Er beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen des Tiefen Lernens, einschließlich der Schichten und Aufmerksamkeitsmechanismen, Aktivierungsfunktionen, Optimierungsalgorithmen und Regularisierungsmethoden. Anschließend werden die verschiedenen Arten von Tiefenlernmodellen, einschließlich Multilayer-Perzeptron, Convolutional Neural Networks und Rekurrente Neuronale Netze, sowie prominente CNN-Architekturen wie AlexNet, VGG-16, GoogleNet und ResNet vorgestellt.
Der Hauptteil des Artikels konzentriert sich auf den aktuellen Stand der Technik bei der Anwendung des Tiefen Lernens in verschiedenen Bereichen. Im Bereich der Computervision werden die Fortschritte bei der Bildklassifizierung, Objekterkennung und Bildsegmentierung diskutiert. Im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache werden die Anwendungen des Tiefen Lernens in Aufgaben wie Übersetzung, Textgenerierung und Dialogsysteme erläutert. Für die Zeitreihenanalyse werden Anwendungen wie Prognose, Anomalieerkennung und Prozessoptimierung beschrieben. Schließlich werden die Anwendungen des Tiefen Lernens in Pervasive Computing-Szenarien wie Smart Homes, Robotik und Cybersicherheit behandelt.
Abschließend werden die Herausforderungen und zukünftigen Forschungsrichtungen im Bereich des Tiefen Lernens diskutiert, um einen breiteren Ausblick für zukünftige Forscher zu bieten.
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by Mohd Halim M... at arxiv.org 03-27-2024
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