Sisällysluettelo:

Mitä algoritmeja syväoppimisessa käytetään?
Mitä algoritmeja syväoppimisessa käytetään?

Video: Mitä algoritmeja syväoppimisessa käytetään?

Video: Mitä algoritmeja syväoppimisessa käytetään?
Video: TekoälyAKKE - Webinaari 2 - Syväoppiminen ja kuvantunnistus 2024, Joulukuu
Anonim

Suosituimmat syväoppimisalgoritmit ovat:

  • Convolutionaalinen Neuraaliverkko (CNN)
  • Toistuva Neuraaliverkot (RNN:t)
  • Pitkä lyhytaikainen muisti Verkot (LSTM:t)
  • Pinotut automaattiset enkooderit.
  • Syvä Boltzmann Kone (DBM)
  • Syvä Usko Verkot (DBN)

Mitä syväoppimisalgoritmit tällä tavalla ovat?

Syväoppimisalgoritmit ajaa tietoja useiden "kerrosten" läpi hermoverkkoalgoritmit , joista jokainen välittää yksinkertaistetun esityksen tiedoista seuraavalle tasolle. Suurin osa koneoppimisalgoritmeja toimivat hyvin tietojoukoissa, joissa on jopa muutama sata ominaisuutta tai saraketta.

Lisäksi, 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.

Vastaavasti kysytään, mitä algoritmeja käytetään koneoppimisessa?

Tässä on luettelo 5 yleisimmin käytetystä koneoppimisalgoritmista

  • Lineaarinen regressio.
  • Logistinen regressio.
  • Päätöspuu.
  • Naiivi Bayes.
  • kNN.

Mitä CNN on syväoppimisessa?

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

Suositeltava: