Нет единого мнения о том, какие алгоритмы глубокого обучения лучшие для обработки данных GPS. Выбор зависит от конкретной задачи. 4

Некоторые алгоритмы, которые могут использоваться:

• BPANN. 1 Метод обратного распространения искусственных нейронных сетей, который применяется для оценки геодезической скорости по данным GPS. 1
• Корреляторы глубоких нейронных сетей. 2 Их используют для смягчения многолучевого распространения GNSS. 2
• Сети глубокого обучения с долговременной кратковременной памятью. 2 С их помощью прогнозируют неопределённость измерений городской ГНСС. 2
• Сверточные нейронные сети (CNN). 24 Применяются для распознавания и классификации. 4
• Генеративные сети (GAN). 4 Используются для генерации, например маршрутов. 4

Выбор алгоритма зависит от конкретных условий и целей обработки данных GPS.