May, 2023

深度学习模型综述与比较分析：CNN、RNN、LSTM、GRU

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TL;DR本文综述了不同类型的深度学习模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、生成模型、深度强化学习和深度迁移学习，探讨了它们的结构、应用、优点和局限性，并使用 IMDB、ARAS 和 Fruit-360 三个公共数据集分析了六个著名深度学习模型的性能差异：CNN、Simple RNN、LSTM、双向 LSTM、GRU 和双向 GRU。
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发现论文，激发创造
  • 卷积神经网络和循环神经网络在自然语言处理中的比较研究

    本文章首次系统地比较了卷积神经网络与循环神经网络在多个自然语言处理任务上的表现，为深度学习网络的选择提供了基本指导。

    Feb, 2017

  • 源于 AlexNet 的历史：深度学习方法的全面调查

    本文综述了深度学习方法的发展历程及其在图像处理、语音识别、智能控制等多个应用领域的优异表现，并讨论了深度学习方法中的各种高级技术，如深度神经网络、卷积神经网络、长短期记忆网络等。同时，本文还提供了近期开发的框架、软件开发工具以及评估数据集来帮助开发者实现和评估深度学习方法。

    Mar, 2018

  • 激光诱导击穿光谱中循环神经网络和经典机器学习方法的比较

    使用不同的递归神经网络 (RNN) 架构，基于激光诱导加热光谱 (LIBS) 技术对铝合金进行定量分析，并将其与支持向量回归器 (SVR)、多层感知器 (MLP)、决策树 (DT)、梯度增强回归 (GBR)、随机森林回归 (RFR)、线性回归和最近邻 (KNN) 算法进行比较。结果表明，基于卷积递归网络的机器学习工具在大部分元素预测方面的效果最好。

    Apr, 2023

  • 深度学习与最新应用的调查

    综述了深度学习在计算机视觉、自然语言处理、时间序列分析和普适计算领域的最新模型以及其在解决各个领域问题中的有效性，并介绍了深度学习的基础知识、各种模型类型以及重要的卷积神经网络架构，并讨论了深度学习研究的挑战和未来方向。

    Mar, 2024

  • 循环神经网络在序列学习中的关键评估

    本文对于近三十年来产生和实践了重要的循环神经网络（RNN），LSTM 和 BRNN 等模型的研究进行综述，旨在提供一个自成体系的最前沿阐述和历史视角，并引用了相关研究文献。

    May, 2015

  • 时间序列预测深度学习架构的实验综述

    本文研究旨在回顾深度学习在时间序列预测方面的应用，并比较其性能，结果表明长短时记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）是最佳选择，其中 LSTM 获得最准确的预测结果，而 CNN 在不同参数配置下能够实现可比较的性能和更高的效率。

    Mar, 2021

  • 深度学习方法比较分析与预测商业流程

    研究比较了多种不同的深度学习模型，发现在预测业务流程中下一步活动的性质和时间戳时，简单的多层感知器（MLP）往往表现优于 Sophisticated Deep-learning Models。在应用自动化过程预测技术时，需要注意在业务流程的不同阶段进行反思和评估。

    Feb, 2021

  • 深度学习中卷积的综合调查：应用、挑战和未来趋势

    在这篇论文中，我们全面考察并比较了不同的卷积神经网络架构，重点强调了它们的结构差异以及各自的优势、劣势、应用、挑战和未来趋势。

    Feb, 2024

  • 揭示深度学习的前沿：塑造多样领域的创新

    通过综合研究文献，本文广泛探讨了深度学习在各个学科中的潜在应用，以及相关的优势和挑战，验证了深度学习在预测分析方面的准确性和优势，使其成为一种强大的计算工具。深度学习独立于训练数据，因此需要大量的数据进行有效的分析和处理。为了处理大量的医疗、科学、医疗保健和环境数据，可以利用诸如 LSTMs 和 GRUs 的门控架构。对于多模态学习，神经网络中的共享神经元和特定任务的专用神经元是必要的。

    Sep, 2023

  • 深度学习的选择性概述

    介绍了深度学习和神经网络模型（如卷积神经网络、递归神经网络、生成对抗网络）以及训练技术（如随机梯度下降、dropout、批量归一化）的统计学观点，强调了深度学习的新特征（包括深度和过参数化）及其实际和理论上的好处，同时探讨了深度学习的理论基础和最新研究成果；期望为新的统计研究提供一种思路。

    Apr, 2019