Оглавление:

Какие алгоритмы используются в глубоком обучении?
Какие алгоритмы используются в глубоком обучении?

Видео: Какие алгоритмы используются в глубоком обучении?

Видео: Какие алгоритмы используются в глубоком обучении?
Видео: Что такое глубокое обучение (Deep Learning) и почему это важно? 2024, Ноябрь
Anonim

Наиболее популярные алгоритмы глубокого обучения:

  • Сверточный Нейронная сеть (CNN)
  • Рецидивирующий Нейронные сети (RNN)
  • Долговременная кратковременная память Сети (LSTM)
  • Составные автокодеры.
  • Глубокий Больцман Машина (DBM)
  • Глубокий Вера Сети (ДБН)

Таким образом, что такое алгоритмы глубокого обучения?

Алгоритмы глубокого обучения прогонять данные через несколько «слоев» алгоритмы нейронной сети , каждый из которых передает упрощенное представление данных на следующий уровень. Самый алгоритмы машинного обучения хорошо работать с наборами данных, которые содержат до нескольких сотен функций или столбцов.

Кроме того, как написать алгоритм глубокого обучения? 6 шагов по написанию любого алгоритма машинного обучения с нуля: пример использования Perceptron

  1. Получите базовое представление об алгоритме.
  2. Найдите несколько разных источников обучения.
  3. Разбейте алгоритм на части.
  4. Начнем с простого примера.
  5. Подтвердите с помощью надежной реализации.
  6. Напишите свой процесс.

Точно так же спрашивается, какие алгоритмы используются в машинном обучении?

Вот список из 5 наиболее часто используемых алгоритмов машинного обучения

  • Линейная регрессия.
  • Логистическая регрессия.
  • Древо решений.
  • Наивный байесовский.
  • кНН.

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: