Comprehensive investigation on Deep learning models: Applications, Advantages, and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) have been completely transformed by deep learning (DL), which provides unmatched power in handling massive, unstructured information from a variety of fields. CNNs, neural networks with recurrent connections (RNNs), generative models, (DRL), and deep learning via transfer are the main deep learning models that are covered in detail in this article. The structure, uses, advantages, and drawbacks of each model are thoroughly investigated. In this work, we use the Fruit-360 dataset, a benchmark picture classification dataset, for an empirical investigation. Six well-known deep learning architectures are compared and evaluated: Bidirectional LSTM, CNN, Simple RNN, (LSTM), (GRU), and Bidirectional GRU. Analysis is done on performance parameters including accuracy, precision, recall, and computing efficiency to have a better understanding of how well they work on various tasks. The purpose of this survey is to give scholars, professionals, and enthusiasts a thorough grasp of the various uses and capacities of deep learning models. The study provides insights that help progress the discipline and direct the selection of suitable models for certain real-world problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».