Nutzung

Bild- und Spracherkennung:

• Convolutional Neural Networks (CNNs) sind speziell für die Verarbeitung von Bilddaten konzipiert und werden in der Gesichtserkennung, Objekterkennung und Handschriftenerkennung verwendet.
• Recurrent Neural Networks (RNNs) und deren Erweiterungen wie Long Short-Term Memory (LSTM) und Gated Recurrent Unit (GRU) werden für Sprachverarbeitung und Zeitreihenanalyse verwendet.

Klassifikation und Regression:

• Feedforward Neural Networks oder Multilayer Perceptrons (MLPs) werden für allgemeine Klassifikations- und Regressionsaufgaben genutzt.

Generative Modelle:

• Generative Adversarial Networks (GANs) werden verwendet, um neue Daten zu generieren, die den Trainingsdaten ähnlich sind. Anwendungen umfassen Bildgenerierung, Stilübertragung und Datenaugmentation.

Spiele und Entscheidungsfindung:

• Deep Q-Networks (DQN) und andere RL-Algorithmen nutzen neuronale Netze, um Strategien für Spiele und andere Entscheidungsprobleme zu entwickeln.