Sep, 2023

揭示深度学习的前沿：塑造多样领域的创新

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 医疗保健中的深度学习：详细分析

    本文综述了深度学习模型及其在生物信息学和医疗保健领域中的广泛应用，涵盖了不同结构的 DL 模型，并讨论了进行 DL 研究时可能遇到的一些关键挑战。

    Feb, 2023

  • 水资源科学中深度学习研究的跨学科综述

    本篇综述论文探讨了使用深度学习来解决在水资源科学领域面临的诸多挑战，以及深度学习在其他领域的经验和方法对于水研究的启示。

    Dec, 2017

  • 科学中的深度学习

    这篇文章利用自然语言处理技术，针对多个领域的相关研究文献分析了深度学习技术的扩散和影响，在研究健康科学的过程中发现，深度学习技术的采用虽然与知识结构的颠覆和再组合的新颖性呈现负相关，但却能提高期望和引用性能方面的变异性。因此，深度学习方法可以作为一种通用的科学方法，以可衡量的方式推动科学的进展。

    Sep, 2020

  • 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

  • 深度学习综述：架构、应用和最新趋势

    本文概述了深度学习的一些关键多层人工神经网络以及使用多智能体方法的新型自动体系结构优化协议；以及深度学习在异常行为检测、预测和预测分析、医学图像处理和分析、电力系统研究等应用领域的探索性调查。

    May, 2019

  • 教育数据科学的深度学习

    深度学习应用于教育数据科学的调查和讨论，主要涉及深度神经网络、知识追踪模型和自动情感与行为检测器等领域。

    Apr, 2024

  • 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

  • 金融应用中的深度学习：一项调查

    本文是一篇对于当前金融应用发展的深度学习模型的综述，分析了如今各个子领域中广泛应用的深度学习模型，并提出了未来的研究方向。

    Feb, 2020

  • 应用深度学习和强化学习于生物数据

    本文综述深度学习、强化学习和深度强化学习等技术在生物数据挖掘中的应用，并比较了这些技术应用于不同数据集在各个应用领域的表现，最后概述了这个具有挑战性的研究领域中的未解决问题和未来发展前景。

    Nov, 2017

  • 生物信息学中的深度学习

    本文介绍了深度学习在生物信息学中的应用， 并按生物信息学领域（组学，生物医学成像，生物医学信号处理）和深度学习架构（深度神经网络，卷积神经网络，循环神经网络，新兴架构）将其进行分类，同时讨论了深度学习在生物信息学中存在的理论和实际问题，并提出了未来的研究方向。

    Mar, 2016