Die Forschung zu gelernten Transformationsstrukturen könnte in anderen Bereichen der Signalverarbeitung von großem Nutzen sein, unter anderem:
Bildverarbeitung: Durch den Einsatz von gelernten Transformationsstrukturen könnten Bildverarbeitungssysteme effizienter gestaltet werden, um komplexe Muster und Merkmale in Bildern zu erkennen und zu extrahieren.
Audiosignalverarbeitung: In der Audiosignalverarbeitung könnten gelernte Transformationsstrukturen dazu beitragen, Audiosignale effektiver zu analysieren, zu komprimieren und zu verbessern, beispielsweise in der Spracherkennung oder der Musikverarbeitung.
Medizinische Bildgebung: In der medizinischen Bildgebung könnten gelernte Transformationsstrukturen dazu beitragen, diagnostische Bilder präziser zu analysieren und zu interpretieren, was zu verbesserten Diagnosen und Behandlungen führen könnte.
Mustererkennung: In verschiedenen Bereichen der Mustererkennung könnten gelernte Transformationsstrukturen dazu beitragen, komplexe Muster in Daten zu identifizieren und zu klassifizieren, was in der Automatisierung und Analyse großer Datensätze von Vorteil sein könnte.