Sisukord:

Milliseid algoritme kasutatakse süvaõppes?
Milliseid algoritme kasutatakse süvaõppes?

Video: Milliseid algoritme kasutatakse süvaõppes?

Video: Milliseid algoritme kasutatakse süvaõppes?
Video: Ootamatu AI revolutsioon on käes! Tehisintellekt ft #AIBuzzy 2024, November
Anonim

Kõige populaarsemad süvaõppe algoritmid on:

  • Konvolutsiooniline Närvivõrk (CNN)
  • Korduv Närvivõrgud (RNN-id)
  • Pikaajaline lühiajaline mälu Võrgud (LSTM-id)
  • Virnastatud automaatkodeerijad.
  • Sügav Boltzmann Masin (DBM)
  • Sügav Usk Võrgud (DBN)

Mis on sel viisil süvaõppe algoritmid?

Süvaõppe algoritmid käitage andmeid läbi mitme "kihi". närvivõrgu algoritmid , millest igaüks edastab järgmisele kihile andmete lihtsustatud esituse. Enamik masinõppe algoritmid töötavad hästi andmestike puhul, millel on kuni paarsada funktsiooni või veergu.

Samuti, kuidas kirjutada süvaõppe algoritmi? 6 sammu mis tahes masinõppealgoritmi nullist kirjutamiseks: Perceptroni juhtumiuuring

  1. Hankige algteadmised algoritmist.
  2. Otsige üles mõned erinevad õppeallikad.
  3. Jagage algoritm tükkideks.
  4. Alustage lihtsa näitega.
  5. Kinnitage usaldusväärse rakendusega.
  6. Kirjutage oma protsess üles.

Samamoodi küsitakse, millised on masinõppes kasutatavad algoritmid?

Siin on nimekiri 5 kõige sagedamini kasutatavast masinõppe algoritmist

  • Lineaarne regressioon.
  • Logistiline regressioon.
  • Otsuste puu.
  • Naiivne Bayes.
  • kNN.

Mis on CNN süvaõppes?

sisse sügav õppimine , konvolutsiooniline närvivõrk ( CNN või ConvNet) on klass sügavad närvivõrgud , mida kasutatakse kõige sagedamini visuaalsete kujutiste analüüsimiseks.

Soovitan: