Ответ на данный вопрос позволяет понять, какие типы нейронных сетей являются наиболее популярными и эффективными в глубоком обучении, а также ...
Подпишитесь на нашу социальную систему вопросов и ответов, чтобы задавать вопросы, отвечать на вопросы людей и общаться с другими людьми.
Войдите в нашу социальную систему вопросов и ответов, чтобы задавать вопросы, отвечать на вопросы людей и общаться с другими людьми.
Забыли пароль? Пожалуйста, введите Ваш адрес электронной почты. Вы получите ссылку с помощью которой создадите новый пароль по электронной почте.
Пожалуйста, кратко объясните, почему, по вашему мнению, следует сообщить об этом вопросе.
Пожалуйста, кратко объясните, почему, по вашему мнению, следует сообщить об этом ответе.
Пожалуйста, кратко объясните, почему, по вашему мнению, следует сообщить об этом пользователе.
1. Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN) 2. Рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural Networks, RNN) 3. Рекуррентные сверточные нейронные сети (Recurrent Convolutional Neural Networks, RCNN) 4. Генеративно-состязательные сети (Generative Adversarial Networks, GAN) 5. АвтПодробнее
1. Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN)
Видеть меньше2. Рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural Networks, RNN)
3. Рекуррентные сверточные нейронные сети (Recurrent Convolutional Neural Networks, RCNN)
4. Генеративно-состязательные сети (Generative Adversarial Networks, GAN)
5. Автоэнкодеры (Autoencoders)
6. Сети с памятью долгосрочной и краткосрочной памяти (Long Short-Term Memory, LSTM и Gated Recurrent Unit, GRU)
7. Сети преобразования трансформеров (Transformer)
8. Сети сопоставления изображений (Siamese Networks)
9. Сети с архитектурой внимания (Attention Networks)
10. Сети с графовой структурой (Graph Neural Networks, GNN)
11. Сети с архитектурой резидуальных блоков (Residual Networks, ResNet)
12. Сети с архитектурой глубокого усиления (Deep Reinforcement Learning, DRL)
13. Сети с архитектурой глубокого усиления с подкреплением (Deep Reinforcement Learning with Policy Gradients, DRL-PG)
14. Сети с архитектурой глубокого усиления с Q-обучением (Deep Reinforcement Learning with Q-Learning, DRL-Q)
15. Сети с архитектурой глубокого усиления с актор-критиком (Deep Reinforcement Learning with Actor-Critic, DRL-AC).