Indholdsfortegnelse:

Hvilke algoritmer bruges i deep learning?
Hvilke algoritmer bruges i deep learning?

Video: Hvilke algoritmer bruges i deep learning?

Video: Hvilke algoritmer bruges i deep learning?
Video: How Computer Vision Works 2024, December
Anonim

De mest populære deep learning algoritmer er:

  • Konvolutionerende Neuralt netværk (CNN)
  • Tilbagevendende Neurale netværk (RNN'er)
  • Lang korttidshukommelse Netværk (LSTM'er)
  • Stablede autokodere.
  • Dyb Boltzmann Maskine (DBM)
  • Dyb Tro Netværk (DBN)

På denne måde, hvad er deep learning algoritmer?

Deep learning algoritmer køre data gennem flere "lag" af neurale netværksalgoritmer , som hver sender en forenklet repræsentation af dataene til det næste lag. Mest maskinlæringsalgoritmer fungerer godt på datasæt, der har op til et par hundrede funktioner eller kolonner.

Og hvordan skriver man en dyb læringsalgoritme? 6 trin til at skrive enhver maskinlæringsalgoritme fra bunden: Perceptron-casestudie

  1. Få en grundlæggende forståelse af algoritmen.
  2. Find nogle forskellige læringskilder.
  3. Del algoritmen op i bidder.
  4. Start med et simpelt eksempel.
  5. Valider med en pålidelig implementering.
  6. Skriv din proces.

På samme måde bliver det spurgt, hvad er de algoritmer, der bruges i maskinlæring?

Her er listen over 5 mest brugte maskinlæringsalgoritmer

  • Lineær regression.
  • Logistisk regression.
  • Beslutningstræ.
  • Naiv Bayes.
  • kNN.

Hvad er CNN i deep learning?

I dyb læring , en foldning neurale netværk ( CNN , eller ConvNet) er en klasse af dybe neurale netværk , mest almindeligt anvendt til at analysere visuelle billeder.

Anbefalede: