論文の概要: Unveiling the frontiers of deep learning: innovations shaping diverse domains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02712v1
• Date: Wed, 6 Sep 2023 04:50:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 16:43:59.498843
• Title: Unveiling the frontiers of deep learning: innovations shaping diverse domains
• Title（参考訳）: ディープラーニングのフロンティアを開拓する - 多様なドメインを形成するイノベーション
• Authors: Shams Forruque Ahmed, Md. Sakib Bin Alam, Maliha Kabir, Shaila Afrin, Sabiha Jannat Rafa, Aanushka Mehjabin, Amir H. Gandomi
• Abstract要約: ディープラーニング(DL)は、学習、視覚化、最適化、精錬、予測が可能なコンピュータモデルの開発を可能にする。 DLは、オーディオ視覚データ処理、農業、交通予測、自然言語、バイオメディシン、災害管理、バイオインフォマティクス、薬物設計、ゲノム学、顔認識、生態学など、様々な分野に適用されている。 本稿では,すべての研究分野におけるディープラーニングの適用可能性と,関連するメリットと課題について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.951472438774211
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning (DL) enables the development of computer models that are capable of learning, visualizing, optimizing, refining, and predicting data. In recent years, DL has been applied in a range of fields, including audio-visual data processing, agriculture, transportation prediction, natural language, biomedicine, disaster management, bioinformatics, drug design, genomics, face recognition, and ecology. To explore the current state of deep learning, it is necessary to investigate the latest developments and applications of deep learning in these disciplines. However, the literature is lacking in exploring the applications of deep learning in all potential sectors. This paper thus extensively investigates the potential applications of deep learning across all major fields of study as well as the associated benefits and challenges. As evidenced in the literature, DL exhibits accuracy in prediction and analysis, makes it a powerful computational tool, and has the ability to articulate itself and optimize, making it effective in processing data with no prior training. Given its independence from training data, deep learning necessitates massive amounts of data for effective analysis and processing, much like data volume. To handle the challenge of compiling huge amounts of medical, scientific, healthcare, and environmental data for use in deep learning, gated architectures like LSTMs and GRUs can be utilized. For multimodal learning, shared neurons in the neural network for all activities and specialized neurons for particular tasks are necessary.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング(dl)は、データの学習、可視化、最適化、精錬、予測が可能なコンピュータモデルの開発を可能にする。 近年、DLは、音声・視覚データ処理、農業、交通予測、自然言語、バイオメディシン、災害管理、バイオインフォマティクス、薬物設計、ゲノム学、顔認識、生態学など、様々な分野に応用されている。 深層学習の現状を探るためには,これらの分野における最新の深層学習の展開と応用を検討する必要がある。 しかし、この文献はあらゆる潜在的な分野におけるディープラーニングの応用を探求するに不足している。 本稿では,すべての主要な研究分野にわたる深層学習の潜在的な応用と,関連するメリットと課題について詳細に検討する。 文献に示されているように、dlは予測と解析において正確性を示し、強力な計算ツールとなり、それ自体を明瞭化し最適化し、事前のトレーニングなしでデータの処理に効果的である。 トレーニングデータから独立していることを考えると、ディープラーニングはデータボリュームと同様に、効果的な分析と処理のために大量のデータを必要とする。 ディープラーニングで使用する大量の医療、科学、医療、環境データをコンパイルする課題に対処するために、LSTMやGRUといったゲートアーキテクチャを利用することができる。 マルチモーダル学習には,神経活動の共有ニューロンと特定のタスクのための専用ニューロンが必要である。

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