Мазмұны:

Терең оқыту алгоритмдері дегеніміз не?
Терең оқыту алгоритмдері дегеніміз не?

Бейне: Терең оқыту алгоритмдері дегеніміз не?

Бейне: Терең оқыту алгоритмдері дегеніміз не?
Бейне: Жасанды Интеллект, Машиналық оқыту. Олар Қалай Жұмыс жасайды? 2024, Қараша
Anonim

Терең оқу класы болып табылады машиналық оқыту алгоритмдері шикі кірістен жоғары деңгейлі мүмкіндіктерді біртіндеп шығару үшін бірнеше қабаттарды пайдаланады. Мысалы, кескінді өңдеу кезінде төменгі қабаттар жиектерді анықтауы мүмкін, ал жоғары қабаттар цифрлар немесе әріптер немесе беттер сияқты адамға қатысты ұғымдарды анықтауы мүмкін.

Сол сияқты, сіз терең оқыту алгоритмдері қандай?

Ең танымал терең оқыту алгоритмдері:

  • Конволюциялық нейрондық желі (CNN)
  • Қайталанатын нейрондық желілер (RNNs)
  • Ұзақ қысқа мерзімді жад желілері (LSTMs)
  • Стектелген автокодерлер.
  • Терең Больцман машинасы (ДБМ)
  • Deep Belief Networks (DBN)

Одан кейін терең оқыту алгоритмін қалай жазуға болады деген сұрақ туындайды. Кез келген машиналық оқыту алгоритмін нөлден жазудың 6 қадамы: Perceptron жағдайын зерттеу

  1. Алгоритм туралы негізгі түсінік алыңыз.
  2. Әр түрлі оқу көздерін табыңыз.
  3. Алгоритмді бөліктерге бөліңіз.
  4. Қарапайым мысалдан бастаңыз.
  5. Сенімді іске асыру арқылы растаңыз.
  6. Процессіңізді жазыңыз.

Қарапайым, терең оқыту мысалдары дегеніміз не?

Мысалдар ның Терең оқу Жұмыста автоматтандырылған жүргізу: Автокөлік зерттеушілері пайдаланады терең білім алу тоқтату белгілері мен бағдаршам сияқты нысандарды автоматты түрде анықтау үшін. Одан басқа, терең білім алу жаяу жүргіншілерді анықтау үшін қолданылады, бұл апаттарды азайтуға көмектеседі.

Терең оқытудағы CNN дегеніміз не?

жылы терең білім алу , конволюциялық нейрондық желі ( CNN , немесе ConvNet) класы болып табылады терең нейрондық желілер , көбінесе көрнекі бейнелерді талдау үшін қолданылады.

Ұсынылған: