Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Глубокое обучение

6 байт добавлено, 22:25, 10 декабря 2018
м
Применения
* [[:Задача нахождения объектов на изображении | Компьютерное зрение]]<sup>[на 06.12.18 не создан]</sup>. На сегодняшний день системы распознавания образов основанные на глубоком обучении уже умеют давать более точные результаты, чем человеческий глаз<ref>[https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0893608012000524 Multi-column deep neural network for traffic sign classification]</ref>.
* Обработка естественного языка<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing Natural language processing, Wikipedia]</ref>. Нейронные сети использовались для реализации языковых моделей еще с начала 2000-х годов. Изобретение LSTM помогло улучшить машинный перевод и языковое моделирование<ref>[https://papers.nips.cc/paper/5346-sequence-to-sequence-learning-with-neural-networks.pdf Sequence to Sequence Learning with Neural Networks]</ref>.
* Обнаружение новых лекарственных препаратов. К примеру, нейронная сеть AtomNet использовалась для прогнозирования новых биомолекул {{- --}} кандидатов для лечения таких заболевания, как вирус Эбола и рассеянный склероз.
* Рекомендательные системы<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Recommender_system Recommender system, Wikipedia]</ref>. На сегодняшний день глубокое обучение применяется для изучения пользовательских предпочтений во многих доменах.
* Предсказание генномных онтологий в биоинформатике<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning#Bioinformatics Deep learning in bioinformatics, Wikipedia]</ref>.
174
правки

Навигация