Esquema del aprendizaje profundo

El siguiente esquema se proporciona como una descripción general y una guía temática sobre el aprendizaje profundo :

El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial basado en redes neuronales artificiales con múltiples capas de procesamiento. Enfatiza el aprendizaje de representaciones y se utiliza ampliamente en áreas como la visión por computadora , el procesamiento del lenguaje natural , el reconocimiento de voz , los sistemas de recomendación , la robótica y la inteligencia artificial generativa . ^{[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]}

• Un campo de estudio
• Una rama de la inteligencia artificial
• Un subcampo del aprendizaje automático
• Un subcampo de la informática
• Una forma de aprendizaje de representación
• Una clase de métodos basados ​​en redes neuronales artificiales
• Un enfoque utilizado en estadística computacional

• Aprendizaje supervisado
• Aprendizaje no supervisado
• Aprendizaje autosupervisado
• Aprendizaje semisupervisado
• Aprendizaje por refuerzo
• Aprendizaje por transferencia
• Aprendizaje multitarea
• aprendizaje multimodal
• Aprendizaje automático en línea
• Aprendizaje continuo

• Clasificación de imágenes
• Detección de objetos
• Segmentación de imágenes
• Reconocimiento automático del habla
• traducción automática neuronal
• Responder preguntas
• Resumen automático
• Modelo de conversión de texto a imagen
• Predicción de la estructura de proteínas

• neurona artificial
• Función de activación
  • Unidad lineal rectificada
  • función sigmoide
  • Función Softmax
• Incrustación
• Circunvolución
• capa de agrupación
• Atención
• Normalización por lotes
• Normalización de capas
• Conexiones residuales

• Retropropagación
• Descenso de gradiente
• Descenso de gradiente estocástico
• Optimización de Adam ^{[ 5 ]}
• Tasa de aprendizaje
• Función de pérdida
  • entropía cruzada
  • Error cuadrático medio
• Regularización
  • Abandonar
  • Parada temprana
• Normalización por lotes
• Aumento de datos
• Aprendizaje por transferencia
• Destilación del conocimiento
• Aprendizaje en conjunto
• Aprendizaje del currículo

• CIFAR-10
• ImagenNet
• base de datos MNIST
• Objetos comunes en contexto (COCO) ^{[ 6 ]}
• Evaluación de la comprensión del lenguaje general (GLUE) punto de referencia ^{[ 7 ]}
• LibriSpeech ^{[ 8 ] [ 9 ]}
• SQuAD ^{[ 10 ] [ 11 ]}

• AMD Instinct
• AMD XDNA
• Circuito integrado de aplicación específica
• Procesador de aprendizaje profundo , unidad de procesamiento neuronal (NPU) o motor neuronal .
• matriz de puertas programables en campo
• Computación de propósito general en unidades de procesamiento gráfico (GPGPU)
• unidad de procesamiento gráfico
• Acelerador de aprendizaje profundo de NVIDIA (NVDLA)
• unidad de procesamiento tensorial
• unidad de procesamiento de visión
• Integración a escala de oblea ^{[ 12 ]}

• Retropropagación
• Método del gradiente conjugado
• Algoritmo hebbiano generalizado
• Descenso de gradiente
• Algoritmo de Levenberg-Marquardt
• Perceptrón
• Método cuasi-Newton
• Algoritmo de vigilia-sueño ^{[ 17 ]}

• Reunión anual de la Asociación de Lingüística Computacional
• Conferencia sobre Visión por Computadora y Reconocimiento de Patrones
• Conferencia sobre Sistemas de Procesamiento de Información Neuronal
• Conferencia Internacional sobre Visión por Computadora
• Conferencia Internacional sobre Representaciones de Aprendizaje
• Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático

• Inteligencia artificial
• Red neuronal artificial
• Inteligencia artificial generativa
• Glosario de inteligencia artificial
• Listados de software de inteligencia artificial de código abierto
• Aprendizaje automático
• Software de redes neuronales
• Esquema de la inteligencia artificial
• Esquema de la visión por computadora
• Esquema del aprendizaje automático
• Esquema de robótica