کاربرد هوش مصنوعی در رادیولوژی و تشخیص شکستگی
به منظور بررسی بهتر فرایندی به نام یادگیری انتقال استفاده می شود. این فرایند بکارگیری ویژگی های بسیار تصفیه شده از CNN های بزرگ آموزش دیده موجود و استفاده از این موارد به عنوان نقطه شروع آموزش یک مدل جدید برای انجام کاری متفاوت است.شبکه‌های عصبی پیچشی یا همگشتی (به انگلیسی: convolutional neural network) (مخفف انگلیسی: CNN یا ConvNet) رده‌ای از شبکه‌های عصبی ژرف هستند که معمولاً برای انجام تحلیل‌های تصویری یا گفتاری در یادگیری ماشین استفاده می‌شوند.ساختار شبکه‌های پیچشی از فرایندهای زیستی قشر بینایی گربه الهام گرفته‌شده‌است. این ساختار به گونه‌ای است که تک‌نورون‌ها تنها در یک ناحیه محدود به تحریک پاسخ می‌دهند که به آن ناحیه پذیرش گفته می‌شود. نواحی پذیرش نورون‌های مختلف به صورت جزئی با هم همپوشانی دارند به گونه ای که کل میدان دید را پوشش می‌دهند.شبکه‌های عصبی پیچشی نسبت به بقیه رویکردهای دسته‌بندی تصاویر به میزان کمتری از پیش‌پردازش استفاده می‌کنند. این امر به معنی آن است که شبکه معیارهایی را فرامی‌گیرد که در رویکردهای قبلی به صورت دستی فراگرفته می‌شدند. این استقلال از دانش پیشین و دستکاری‌های انسانی در شبکه‌های عصبی پیچشی یک مزیت اساسی است.تا کنون کاربردهای مختلفی برای شبکه‌های عصبی از جمله در بینایی کامپیوتر، سیستم‌های پیشنهاددهنده و پردازش زبان طبیعی پیشنهاد شده‌اند. این ویژگی‌ها را می‌توان به عنوان عناصر اصلی برای ساخت تصاویر مانند خطوط و منحنی‌ها تصور کرد که نشان داده شده‌ تا در بسیاری از امور شناسایی تصویر بکار برده شوند. این روش می تواند به میزان قابل توجهی نیازهای محاسباتی مورد نیاز برای آموزش شبکه را کاهش دهد و مزایای بسیاری در مقایسه با آموزش CNN از تراشه دارد. با وجود در دسترس بودن مقادیر گسترده‌ای از داده‌های تصویر، یادگیری انتقال در محیط‌های بالینی نسبتاً کم مورد استفاده قرار گرفته است. دو مقاله چاپ شده اخیر نشان داده است که انتقال یادگیری از CNN های آموزش دیده می‌تواند نتایج تشخیصی در مورد انسان را در دسته بندی ضایعات پوستی و در شناسایی بیماری در تصاویر دیجیتال شبکیه ایجاد کند.
شبکه عصبی کوانتومی
در مقیاس بزرگتر، محققان تلاش کرده‌اند شبکه‌های عصبی را به تنظیم کوانتوم تعمیم دهند. یکی از راه‌های ساخت یک نورون کوانتومی ابتدا تعمیم نورون‌های کلاسیک و سپس تعمیم بیشتر آنها برای ساخت دروازه‌های واحد است. فعل و انفعالات بین سلولهای عصبی را می‌توان به صورت کوانتومی، با دروازه‌های واحد یا به صورت کلاسیک، از طریق اندازه‌گیری حالات شبکه کنترل کرد. این روش تئوری سطح بالا را می‌توان با استفاده از انواع مختلف شبکه‌ها و پیاده‌سازی‌های مختلف نورون‌های کوانتومی، مانند نورون‌های پیاده شده فوتونی، به‌طور گسترده‌ای استفاده کردو پردازنده مخزن کوانتومی. بیشتر الگوریتم‌های یادگیری از مدل کلاسیک آموزش شبکه عصبی مصنوعی برای یادگیری عملکرد ورودی-خروجی یک مجموعه آموزش داده شده استفاده می‌کنند و از حلقه‌های بازخورد کلاسیک برای به روزرسانی پارامترهای سیستم کوانتومی تا زمانی که به یک پیکربندی مطلوب همگرا شوند استفاده می‌کنند. شبکه‌های عصبی کوانتومی را می‌توان برای طراحی الگوریتمی اعمال کرد: با توجه به کیوبیت‌هایی که دارای تعاملات متقابل قابل تنظیم هستند، می‌توان سعی کرد تعاملات زیر قانون انتشار کلاسیک را از مجموعه آموزش روابط ورودی و خروجی دلخواه یاد بگیرد، که به عنوان رفتار الگوریتم خروجی مطلوب شناخته می‌شود؛ بنابراین شبکه کوانتومی یک الگوریتم را «یادمی‌گیرد».