Resumen

El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático, que tiene como objetivo aprender una jerarquía de características a partir de datos de entrada. En la actualidad, los investigadores han investigado intensamente algoritmos de aprendizaje profundo para resolver problemas desafiantes en muchas áreas como la clasificación de imágenes, el reconocimiento de voz, el procesamiento de señales y el procesamiento del lenguaje natural. En este estudio, no solo revisamos algoritmos típicos de aprendizaje profundo en visión por computadora y procesamiento de señales, sino que también proporcionamos información detallada sobre cómo aplicar el aprendizaje profundo a áreas específicas como la detección de grietas en carreteras, diagnóstico de fallas y detección de actividades humanas. Además, este estudio también discute los desafíos de diseñar y entrenar redes neuronales profundas.

• Materias:Superálgebras Modelo Matemático Gráfico bipartito Números trapezoidales
• Subjects:Superalgebras Mathematical model Bipartite graph Trapezoidal numbers
• Palabras claves:Aprendizaje profundo; Aprendizaje automático; Algoritmos; Clasificación de imágenes; Procesamiento de señales; Redes neuronales
• Keywords:Deep learning; Machine learning; Algorithms; Image classification; Signal processing; Neural networks