Оглавление:
Видео: Что такое алгоритмы глубокого обучения?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последнее изменение: 2023-12-15 23:52
Глубокое обучение это класс алгоритмы машинного обучения который использует несколько слоев для постепенного извлечения функций более высокого уровня из необработанных входных данных. Например, при обработке изображений нижние уровни могут идентифицировать края, в то время как более высокие уровни могут идентифицировать концепции, относящиеся к человеку, такие как цифры, буквы или лица.
Точно так же вы можете спросить, что такое алгоритмы глубокого обучения?
Наиболее популярные алгоритмы глубокого обучения:
- Сверточная нейронная сеть (CNN)
- Рекуррентные нейронные сети (RNN)
- Сети с долгой краткосрочной памятью (LSTM)
- Составные автокодеры.
- Глубокая машина Больцмана (DBM)
- Сети глубокого убеждения (DBN)
Следовательно, возникает вопрос, как написать алгоритм глубокого обучения? 6 шагов по написанию любого алгоритма машинного обучения с нуля: пример использования Perceptron
- Получите базовое представление об алгоритме.
- Найдите несколько разных источников обучения.
- Разбейте алгоритм на части.
- Начнем с простого примера.
- Подтвердите с помощью надежной реализации.
- Напишите свой процесс.
Просто так, что такое примеры глубокого обучения?
Примеры из Глубокое обучение на работе Автоматизированное вождение: автомобильные исследователи используют глубокое обучение для автоматического обнаружения таких объектов, как знаки остановки и светофоры. Кроме того, глубокое обучение используется для обнаружения пешеходов, что помогает снизить количество аварий.
Что такое CNN в глубоком обучении?
В глубокое обучение , сверточный нейронная сеть ( CNN , или ConvNet) - это класс глубокие нейронные сети , чаще всего применяется для анализа визуальных образов.
Рекомендуемые:
Что такое алгоритмы информатики?
Алгоритм - это четко определенная процедура, которая позволяет компьютеру решать проблему. Конкретная проблема обычно может быть решена с помощью более чем одного алгоритма. Оптимизация - это процесс поиска наиболее эффективного алгоритма для данной задачи
Что такое модули динамического обучения?
Модули динамического обучения работают путем непрерывной оценки вашей успеваемости и активности, а затем с использованием данных и аналитики для предоставления персонализированного контента в режиме реального времени для закрепления концепций, нацеленных на конкретные сильные и слабые стороны каждого учащегося
Что такое регрессия машинного обучения?
Регрессия - это алгоритм машинного обучения, который можно обучить предсказывать реальные нумерованные выходные данные; например, температура, цена акций и т. д. Регрессия основана на гипотезе, которая может быть линейной, квадратичной, полиномиальной, нелинейной и т. д. Гипотеза - это функция, основанная на некоторых скрытых параметрах и входных значениях
Что такое симметричные и асимметричные алгоритмы?
Симметричные алгоритмы: (также называемые «секретным ключом») используют один и тот же ключ как для шифрования, так и для дешифрования; асимметричные алгоритмы: (также называемые «открытым ключом») используют разные ключи для шифрования и дешифрования. Распределение ключей: как передать ключи тем, кто в них нуждается для установления защищенной связи
Что такое контролируемые и неконтролируемые алгоритмы обучения?
Под наблюдением: все данные помечаются, и алгоритмы учатся предсказывать результат на основе входных данных. Без учителя: все данные не помечены, и алгоритмы учатся внутренней структуре на основе входных данных