Tartalomjegyzék:

Milyen algoritmusokat használnak a mélytanulásban?
Milyen algoritmusokat használnak a mélytanulásban?

Videó: Milyen algoritmusokat használnak a mélytanulásban?

Videó: Milyen algoritmusokat használnak a mélytanulásban?
Videó: Кевин Славин: Как алгоритмы формируют наш мир 2024, November
Anonim

A legnépszerűbb mélytanulási algoritmusok:

  • Konvolúciós Neurális hálózat (CNN)
  • Visszatérő Neurális hálózatok (RNN-ek)
  • Hosszú rövid távú memória Hálózatok (LSTM-ek)
  • Halmozott automatikus kódolók.
  • Mély Boltzmann Gép (DBM)
  • Mély Hit Hálózatok (DBN)

Ilyen módon mik a mélytanulási algoritmusok?

Mély tanulási algoritmusok fuss át adatokat több „rétegen”. neurális hálózati algoritmusok , amelyek mindegyike az adatok egyszerűsített megjelenítését adja át a következő rétegnek. A legtöbb gépi tanulási algoritmusok jól működnek olyan adatkészleteken, amelyek legfeljebb néhány száz jellemzőt vagy oszlopot tartalmaznak.

Illetve 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.

Hasonlóképpen felteszik a kérdést, hogy milyen algoritmusokat használnak a gépi tanulásban?

Íme az 5 leggyakrabban használt gépi tanulási algoritmus listája

  • Lineáris regresszió.
  • Logisztikus regresszió.
  • Döntési fa.
  • Naiv Bayes.
  • kNN.

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: