Sisällysluettelo:

Mitä syväoppimisalgoritmit ovat?
Mitä syväoppimisalgoritmit ovat?

Video: Mitä syväoppimisalgoritmit ovat?

Video: Mitä syväoppimisalgoritmit ovat?
Video: ЗЛОЙ ДЕМОН ПОКАЗАЛСЯ В СТРАШНОМ ОБЛИКЕ ПОСЛЕ РАЗГОВОРА ПО ДОСКЕ ДЬЯВОЛА (УИДЖИ) 2024, Marraskuu
Anonim

Syvä oppiminen on luokkaa koneoppimisalgoritmeja joka käyttää useita kerroksia poimimaan asteittain korkeamman tason ominaisuuksia raakasyötteestä. Esimerkiksi kuvankäsittelyssä alemmat kerrokset voivat tunnistaa reunat, kun taas korkeammat kerrokset voivat tunnistaa ihmiselle tärkeitä käsitteitä, kuten numeroita, kirjaimia tai kasvoja.

Vastaavasti saatat kysyä, mitä syväoppimisalgoritmit ovat?

Suosituimmat syväoppimisalgoritmit ovat:

  • Konvoluutiohermoverkko (CNN)
  • Toistuvat hermoverkot (RNN)
  • Pitkät lyhytaikaiset muistiverkot (LSTM)
  • Pinotut automaattiset enkooderit.
  • Deep Boltzmann Machine (DBM)
  • Deep Belief Networks (DBN)

Myöhemmin kysymys kuuluu, kuinka kirjoitat syvän oppimisalgoritmin? 6 askelta minkä tahansa koneoppimisalgoritmin kirjoittamiseen tyhjästä: Perceptronin tapaustutkimus

  1. Hanki perusymmärrys algoritmista.
  2. Etsi erilaisia oppimislähteitä.
  3. Pilko algoritmi osiin.
  4. Aloita yksinkertaisella esimerkillä.
  5. Vahvista luotettavalla toteutuksella.
  6. Kirjoita prosessisi ylös.

Yksinkertaisesti, mitä ovat syvän oppimisen esimerkit?

Esimerkkejä / Syväoppiminen at Work Automated Driving: Autoalan tutkijat käyttävät syvä oppiminen tunnistaa automaattisesti kohteet, kuten stop-merkit ja liikennevalot. Lisäksi, syvä oppiminen käytetään jalankulkijoiden havaitsemiseen, mikä auttaa vähentämään onnettomuuksia.

Mitä CNN on syväoppimisessa?

Sisään syvä oppiminen , konvoluutio hermoverkko ( CNN tai ConvNet) on luokka syvät neuroverkot , jota käytetään yleisimmin visuaalisten kuvien analysointiin.

Suositeltava: