Verarbeitung natürlicher Sprache
Wiederkehrendes neuronales Netzwerk (RNN)
zur Sequenzdatenverarbeitung
Loop-Joins verarbeiten Zeitreiheninformationen
Geeignet für die Verarbeitung natürlicher Sprache und Spracherkennung
Anwendung in der Sprachsynthese
Erzeugen Sie eine natürliche Sprachausgabe
Für virtuelle Assistenten und Sprachinteraktionssysteme
Anwendung im Musikschaffen
Generieren Sie neue musikalische Melodien
Bereitstellung kreativer Materialien für die Musikproduktion
Langes Kurzzeitgedächtnisnetzwerk (LSTM)
Zur Verarbeitung von Sequenzdaten
Besonders geeignet für die Zeitreihenanalyse
Behandeln Sie langfristige Abhängigkeiten effektiv
Anwendungen in der Verarbeitung natürlicher Sprache
Anwendung in der Börsenprognose
Prognostizieren Sie Aktienkurstrends
Risikobewertung und Unterstützung bei Investitionsentscheidungen
BERT (Bidirektionale Encoder-Darstellungen von Transformatoren)
Verwendung des Transformer-Encoders
Bidirektionale Kontextinformationen bereitstellen
Deep-Learning-Modelle zum Verstehen natürlicher Sprache
Anwendung im Frage-Antwort-System
Geben Sie genaue Antworten
Verbessern Sie die Benutzererfahrung und Interaktionsqualität
Anwendung in der Textklassifizierung
Verbessern Sie die Leistung der Stimmungsanalyse und Themenklassifizierung
Bieten Sie Unterstützung für Text Mining und Information Retrieval
Transformatormodell
Basierend auf dem Selbstaufmerksamkeitsmechanismus
Parallele Verarbeitung von Sequenzdaten
Verbessern Sie die Fähigkeit des Modells, Abhängigkeiten über große Entfernungen zu erfassen
Anwendung in der maschinellen Übersetzung
Erzielen Sie hochwertige Übersetzungsergebnisse
Förderte die Entwicklung der neuronalen maschinellen Übersetzung
Anwendung im Textverständnis
Verbesserung der Qualität von Fragebeantwortungssystemen und Textzusammenfassungen
Bieten Sie leistungsstarke Unterstützung für das Verständnis natürlicher Sprache
Generative Modelle und Repräsentationslernen
Generatives gegnerisches Netzwerk (GAN)
Zur Generierung realistischer Bilder und Daten
Bestehend aus Generator und Diskriminator
Der Generator erzeugt Daten und der Diskriminator wertet die Daten aus
Anwendung im künstlerischen Schaffen
Generieren Sie neue Kunstwerke
Bereitstellung von Materialien für die Spiele- und Filmproduktion
Anwendungen in der Datenverbesserung
Erweitern Sie den Trainingsdatensatz
Verbessern Sie die Generalisierungsfähigkeit von Modellen für maschinelles Lernen
Variationaler Autoencoder (VAE)
Für Generierungsaufgaben und Repräsentationslernen
Lernen Sie die zugrunde liegende Verteilung der Eingabedaten kennen
Generieren Sie neue Datenbeispiele
Anwendung in der Bilderzeugung
Generieren Sie hochwertige Bilder
Zur Bildbearbeitung und Inhaltserstellung
Anwendung im Stiltransfer
Übertragen Sie einen Kunststil auf ein anderes Bild
Schaffen Sie neue Kunstwerke
Autoencoder (AE)
für unbeaufsichtigtes Feature-Lernen
Lernen Sie effiziente Darstellungen von Eingabedaten
Rekonstruieren Sie die Eingabe über Encoder und Decoder
Anwendung bei der Datenentrauschung
Entfernen Sie Rauschkomponenten aus Daten
Extrahieren Sie reine Datenmerkmale
Anwendung bei der Erkennung von Anomalien
Identifizieren Sie ungewöhnliche Muster in Daten
Zur Betrugserkennung und Systemüberwachung
Unüberwachtes Lernen und Merkmalsextraktion
Deep Belief Network (DBN)
Es besteht aus mehreren gestapelten eingeschränkten Boltzmann-Maschinen (RBM).
Schichtweises Vortraining für das Feature-Lernen
Für unbeaufsichtigte Lern- und Klassifizierungsaufgaben
Anwendung in der Bilderkennung
Verbessern Sie die Genauigkeit der Bildklassifizierung
Merkmalsextraktion für große Bilddatenbanken
Anwendung in der Datenkomprimierung
Reduzieren Sie die Kosten für Datenspeicherung und -übertragung
Reduzieren Sie das Datenvolumen bei gleichzeitiger Beibehaltung der Datenqualität
Optimierung mobiler und eingebetteter Geräte
MobileNet
Optimiert für mobile und eingebettete Geräte
Fokus auf Effizienz und Leichtbau
Reduzieren Sie den Rechenressourcenbedarf Ihres Modells
Anwendung in mobilen Anwendungen
Verbesserung der Bilderkennungsfunktionen auf mobilen Geräten
Zur Bildklassifizierung und Objekterkennung in Echtzeit
Anwendungen im Edge Computing
Datenverarbeitung auf Geräteseite
Reduzieren Sie die Abhängigkeit von Cloud-Servern
Bildverarbeitung und Computer Vision
Faltungs-Neuronales Netzwerk (CNN)
zur Bilderkennung und -klassifizierung
Merkmalsextraktion durch Faltungsschichten
Verwenden Sie Pooling-Layer, um die Anzahl der Parameter zu reduzieren
Anwendungen in der medizinischen Bildanalyse
Verbessern Sie die Diagnosegenauigkeit
Beschleunigen Sie die Bildverarbeitung
Anwendung in der autonomen Fahrtechnik
Objekterkennung in Echtzeit
Verkehrsanalyse und Entscheidungsfindung
UNet
Speziell für die Segmentierung medizinischer Bilder entwickelt
Mit spezieller U-förmiger Struktur
Anwendung in der pathologischen Bildanalyse
Unterstützen Sie Pathologen bei der Diagnose
Verbessern Sie die Effizienz und Genauigkeit der medizinischen Bildanalyse
Anwendung bei der Segmentierung von Satellitenbildern
zur Klassifizierung der Landbedeckung
Hilft bei der Umweltüberwachung und dem Ressourcenmanagement
Tiefes Restnetzwerk (ResNet)
Lösen Sie das Degradationsproblem im Deep-Network-Training
Einführung von Restverbindungen, um den Lernprozess zu vereinfachen
Ermöglicht das Training sehr tiefer Netzwerkstrukturen
Anwendung bei Bilderkennungsaufgaben
Verbessern Sie die Erkennungsgenauigkeit
Erzielen Sie führende Ergebnisse in mehreren Benchmarks
Anwendungen in der medizinischen Bildanalyse
Unterstützen Sie die Krankheitsdiagnose
Verbessern Sie die Fähigkeiten zur medizinischen Bildanalyse
YOLO (Man schaut nur einmal hin)
zur Objekterkennung in Echtzeit
Implementieren Sie eine End-to-End-Objekterkennung
Anwendung in der Videoüberwachung
Verfolgen und identifizieren Sie Objekte in Videos in Echtzeit
Verbessern Sie die Effizienz von Sicherheitsüberwachungssystemen
Anwendung im autonomen Fahren
Identifizieren Sie Straßenzustände und Hindernisse in Echtzeit
Erhöhen Sie die Sicherheit autonomer Fahrsysteme
Kapselnetzwerk (CapsNet)
Verbessern Sie die Wahrnehmungsfähigkeit des Modells auf räumlicher Ebene
Erfassen hierarchischer Beziehungen von Bildern durch Kapselstrukturen
Für Bilderkennungs- und Klassifizierungsaufgaben
Anwendung in der Bildsegmentierung
Identifizieren Sie verschiedene Teile eines Bildes genau
Bildanalyse für komplexe Szenen
Anwendung in der Gesichtserkennung
Verbessern Sie die Erkennungsgenauigkeit und Robustheit
Geeignet für sich ständig ändernde Gesichtserkennungsumgebungen
Wondershare EdrawMind
