Turinys:

Kokie giluminio mokymosi algoritmai naudojami?
Kokie giluminio mokymosi algoritmai naudojami?

Video: Kokie giluminio mokymosi algoritmai naudojami?

Video: Kokie giluminio mokymosi algoritmai naudojami?
Video: Section 3 2024, Gruodis
Anonim

Populiariausi gilaus mokymosi algoritmai yra šie:

  • Konvoliucinis Neuroninis tinklas (CNN)
  • Pasikartojantis Neuroniniai tinklai (RNN)
  • Ilgalaikė trumpalaikė atmintis Tinklai (LSTM)
  • Sukrauti automatiniai kodavimo įrenginiai.
  • Giliai Boltzmannas Mašina (DBM)
  • Giliai Tikėjimas Tinklai (DBN)

Tokiu būdu, kas yra gilaus mokymosi algoritmai?

Giluminio mokymosi algoritmai paleisti duomenis per kelis „sluoksnius“. neuroninių tinklų algoritmai , kurių kiekvienas perduoda supaprastintą duomenų vaizdą kitam sluoksniui. Dauguma mašininio mokymosi algoritmai gerai veikia duomenų rinkiniuose, kuriuose yra iki kelių šimtų funkcijų arba stulpelių.

Be to, kaip parašyti gilaus mokymosi algoritmą? 6 žingsniai, kaip parašyti bet kokį mašininio mokymosi algoritmą nuo nulio: Perceptron atvejo tyrimas

  1. Gaukite pagrindinį algoritmo supratimą.
  2. Raskite keletą skirtingų mokymosi šaltinių.
  3. Suskaidykite algoritmą į dalis.
  4. Pradėkite nuo paprasto pavyzdžio.
  5. Patvirtinkite naudodami patikimą diegimą.
  6. Užrašykite savo procesą.

Panašiai klausiama, kokie algoritmai naudojami mašininiame mokyme?

Čia yra 5 dažniausiai naudojamų mašininio mokymosi algoritmų sąrašas

  • Tiesinė regresija.
  • Logistinė regresija.
  • Sprendimų medis.
  • Naivus Bayesas.
  • kNN.

Kas yra CNN giliame mokyme?

Į gilus mokymasis , konvoliucija neuroninis tinklas ( CNN , arba ConvNet) yra klasė gilieji neuroniniai tinklai , dažniausiai taikoma vaizdinių vaizdų analizei.

Rekomenduojamas: