DeepLearningbasierte
DeepLearningbasierte Ansätze oder Systeme bezeichnen Ansätze, die Deep Learning als zentrale Lern- und Modellierungsstrategie einsetzen. Typisch sind mehrschichtige künstliche neuronale Netze, die aus großen Datenmengen automatisch Repräsentationen erlernen. Im Gegensatz zu traditionellen regelbasierten Systemen arbeiten sie oft end-to-end, indem sie Eingaben direkt in Aufgabenlösungen überführen. Zentrale Merkmale sind hierarchische Repräsentationen, Skalierbarkeit und die Fähigkeit zur Lernrepräsentation ohne explizite Merkmalsextraktion.
Architekturen umfassen Convolutional Neural Networks (CNNs) für Bilder, Recurrent Neural Networks (RNNs) und Long Short-Term Memory-Netze
Anwendungsfelder reichen von Computer Vision über natürliche Sprachverarbeitung und Spracherkennung bis hin zu Zeitreihenanalyse, Bioinformatik und
Zu den Vorteilen zählen hohe Leistungsfähigkeit, automatische Merkmalserzeugung und Anpassungsfähigkeit über verschiedene Aufgaben hinweg. Zu den