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 شناختی
در شبکه‌های ارتباطی، شبکه شناختی (CN) نوع جدیدی از شبکه داده است که از فناوری پیشرفته در چندین حوزه تحقیقاتی (مانند یادگیری ماشین، نمایش دانش، شبکه کامپیوتری، مدیریت شبکه) برای حل برخی از مشکلات شبکه‌های فعلی استفاده می‌کند. . شبکه شناختی با رادیو شناختی (CR) متفاوت است زیرا تمام لایه‌های مدل OSI را پوشش می‌دهد (نه تنها لایه‌های ۱ و ۲ مانند CR ). اولین تعریف از شبکه شناختی توسط تئو کانتر در تحقیقات دکترای خود در KTH، مؤسسه سلطنتی فناوری، استکهلم، از جمله ارائه در ژوئن ۱۹۹۸ از شبکه شناختی به عنوان شبکه با حافظه ارائه شد. تئو شاگرد چیپ مگوایر بود که به جو میتولا، مبتکر رادیو شناختی نیز مشاوره می‌داد. میتولا بر شناخت در گره‌ها تمرکز داشت، در حالی که کانتور بر شناخت در شبکه متمرکز بود. پایان‌نامه مجوز میتولا که در اوت ۱۹۹۹ منتشر شد، شامل نقل قول زیر است: «به مرور زمان، شبکه [زبان بازنمایی دانش رادیویی] دارای قدرت RKRL می‌تواند یاد بگیرد که ویژگی‌های محیط طبیعی را که با مدل‌ها مطابقت ندارد متمایز کند. می‌تواند خطاها را به یک شبکه شناختی اعلام کند." این اولین انتشار شبکه شناختی مفهومی است، از زمانی که کانتور کمی بعد منتشر کرد.