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Una encuesta sobre aprendizaje profundo para la resolución de problemas de geometría
Created by
Haebom
Autor
Jianzhe Ma, Wenxuan Wang, Qin Jin
Describir
Este artículo revisa exhaustivamente la investigación sobre la aplicación del aprendizaje profundo a la resolución de problemas geométricos. Dado que la resolución de problemas geométricos juega un papel importante en varios campos como la educación, la evaluación de la capacidad matemática de la inteligencia artificial y la evaluación de la capacidad multimodal, revisamos la investigación relacionada que ha estado activa recientemente debido al desarrollo de la tecnología de aprendizaje profundo, especialmente los modelos de lenguaje multimodales a gran escala. El artículo incluye un análisis detallado de las tareas, los métodos de aprendizaje profundo, los indicadores de evaluación y los métodos relacionados con la resolución de problemas geométricos, y una discusión crítica de las tareas actuales y las futuras direcciones de investigación, y tiene como objetivo proporcionar una referencia completa y práctica para la resolución de problemas geométricos mediante aprendizaje profundo. Proporcionamos una lista continuamente actualizada de artículos relacionados a través del repositorio de GitHub ( https://github.com/majianz/dl4gps) .
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Presenta de forma exhaustiva varias aplicaciones del aprendizaje profundo en la resolución de problemas geométricos para ayudar a comprender las tendencias de investigación.
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Un análisis detallado de los métodos de aprendizaje profundo, las métricas de evaluación y los métodos nos ayuda a identificar las fortalezas y debilidades de los estudios existentes.
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Sugiere futuras direcciones de investigación para el aprendizaje profundo en la resolución de problemas geométricos, sentando las bases para futuras investigaciones y desarrollos.
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Actualizaciones continuas a través del repositorio de GitHub para reflejar las últimas tendencias de investigación.
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Limitations:
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Este artículo se centra en una revisión exhaustiva de la investigación existente y no presenta nuevos modelos o metodologías de aprendizaje profundo.
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Los artículos incluidos en los repositorios de GitHub pueden carecer de calidad y tener una revisión sesgada.
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Es probable que la revisión de la investigación esté sesgada hacia la solución de un tipo específico de problema geométrico.
