Мазмұны:

Терең оқытуда қандай алгоритмдер қолданылады?
Терең оқытуда қандай алгоритмдер қолданылады?

Бейне: Терең оқытуда қандай алгоритмдер қолданылады?

Бейне: Терең оқытуда қандай алгоритмдер қолданылады?
Бейне: Жасанды Интеллект, Машиналық оқыту. Олар Қалай Жұмыс жасайды? 2024, Қараша
Anonim

Ең танымал терең оқыту алгоритмдері:

  • Конволюциялық Нейрондық желі (CNN)
  • Қайталанатын Нейрондық желілер (RNNs)
  • Ұзақ қысқа мерзімді жад Желілер (LTMs)
  • Стектелген автокодерлер.
  • Терең Больцман Машина (ДБМ)
  • Терең Сенім Желілер (DBN)

Осылайша, терең оқыту алгоритмдері дегеніміз не?

Терең оқыту алгоритмдері деректерді бірнеше «қабаттары» арқылы іске қосыңыз нейрондық желі алгоритмдері , олардың әрқайсысы келесі деңгейге деректердің жеңілдетілген көрінісін береді. Көпшілігі машиналық оқыту алгоритмдері бірнеше жүзге дейін мүмкіндіктері немесе бағандары бар деректер жиындарында жақсы жұмыс істейді.

Сондай-ақ терең оқыту алгоритмін қалай жазасыз? 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.

Сол сияқты, машиналық оқытуда қолданылатын алгоритмдер қандай?

Мұнда ең жиі қолданылатын 5 машиналық оқыту алгоритмдерінің тізімі берілген

  • Сызықтық регрессия.
  • Логистикалық регрессия.
  • Шешім ағашы.
  • Аңғал Бейс.
  • kNN.

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: