A Survey of the Advances in the Applications of Deep Learning Algorithms Across Different Domains
Notice bibliographique
Résumé
Deep learning has revolutionized the modern-day world starting with its application in computer vision such as image classification, face recognition, autonomous vehicle etc. it has been explored in various areas where human beings find it difficult to come up with solutions to the challenges at hand.By the word deep, it implies they are trained with millions, billions of parameters to achieve outstanding results.In this review paper, the fundamentals of deep learning have been discussed extensively starting with the classification, types of activation functions, different deep learning algorithms as well as their applications were also discussed.Recurrent neural network (RNNs) and its variant, convolution neural networks (CNNs) and various architectures, recursive neural networks (RvNNs), restricted Boltzmann machines (RBMs), deep belief networks (DBNs), generative adversarial networks (GANs) and other deep learning were discussed extensively.Some of the findings of researchers for some of these algorithms were highlighted.Based on various paper reviewed and thorough analysis carried out, it was observed that the exploration of deep learnings in this modern-day world has found applications in virtually all fields of life from medicine, academy, transportation, entertainments, particularly the exploration of CNNs, RNNs, and GANs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».