Tartalomjegyzék:

Mik azok a mélytanulási algoritmusok?
Mik azok a mélytanulási algoritmusok?

Videó: Mik azok a mélytanulási algoritmusok?

Videó: Mik azok a mélytanulási algoritmusok?
Videó: How can technology be used to improve healthcare? 2024, Lehet
Anonim

Mély tanulás osztálya gépi tanulási algoritmusok amely több réteget használ a magasabb szintű szolgáltatások fokozatos kinyerésére a nyers bemenetből. Például a képfeldolgozás során az alsó rétegek azonosíthatják az éleket, míg a magasabb rétegek az ember számára releváns fogalmakat, például számokat, betűket vagy arcokat.

Hasonlóképpen felteheti a kérdést, hogy melyek a mélytanulási algoritmusok?

A legnépszerűbb mélytanulási algoritmusok:

  • Konvolúciós Neurális Hálózat (CNN)
  • Ismétlődő neurális hálózatok (RNN-ek)
  • Hosszú távú rövid távú memóriahálózatok (LSTM)
  • Halmozott automatikus kódolók.
  • Deep Boltzmann gép (DBM)
  • Deep Belief Networks (DBN)

Ezt követően a kérdés az, hogy hogyan lehet mélytanulási algoritmust írni? 6 lépés bármely gépi tanulási algoritmus nulláról írásához: Perceptron esettanulmány

  1. Alapvető ismereteket szerezzen az algoritmusról.
  2. Keressen különböző tanulási forrásokat.
  3. Bontsa az algoritmust részekre.
  4. Kezdje egy egyszerű példával.
  5. Érvényesítés megbízható megvalósítással.
  6. Írja le a folyamatot.

Egyszerűen, mi a mély tanulási példa?

Példák nak,-nek Mély tanulás at Work Automatizált vezetés: Az autóipari kutatók használják mély tanulás objektumok, például stoptáblák és közlekedési lámpák automatikus észleléséhez. Továbbá, mély tanulás A gyalogosok észlelésére szolgál, ami segít csökkenteni a baleseteket.

Mi a CNN a mély tanulásban?

Ban ben mély tanulás , egy konvolúciós neurális hálózat ( CNN , vagy ConvNet) egy osztálya mély neurális hálózatok , amelyet leggyakrabban vizuális képek elemzésére alkalmaznak.

Ajánlott: