Innholdsfortegnelse:

Hva er algoritmene som brukes i dyp læring?
Hva er algoritmene som brukes i dyp læring?

Video: Hva er algoritmene som brukes i dyp læring?

Video: Hva er algoritmene som brukes i dyp læring?
Video: Top 10 Deep Learning Algorithms in 2022 Part 1 2024, Desember
Anonim

De mest populære dyplæringsalgoritmene er:

  • Konvolusjonell Nevrale nettverket (CNN)
  • Tilbakevendende Nevrale nettverk (RNN)
  • Langtidsminne Nettverk (LSTMer)
  • Stablede autokodere.
  • Dyp Boltzmann Maskin (DBM)
  • Dyp Tro Nettverk (DBN)

På denne måten, hva er dyplæringsalgoritmer?

Dyplæringsalgoritmer kjøre data gjennom flere "lag" av nevrale nettverksalgoritmer , som hver sender en forenklet representasjon av dataene til neste lag. Mest maskinlæringsalgoritmer fungerer godt på datasett som har opptil noen hundre funksjoner eller kolonner.

Dessuten, hvordan skriver du en dyp læringsalgoritme? 6 trinn for å skrive en hvilken som helst maskinlæringsalgoritme fra grunnen av: Perceptron-casestudie

  1. Få en grunnleggende forståelse av algoritmen.
  2. Finn noen forskjellige læringskilder.
  3. Del algoritmen i biter.
  4. Start med et enkelt eksempel.
  5. Valider med en pålitelig implementering.
  6. Skriv ned prosessen din.

På samme måte spørs det, hva er algoritmene som brukes i maskinlæring?

Her er listen over 5 mest brukte maskinlæringsalgoritmer

  • Lineær regresjon.
  • Logistisk regresjon.
  • Beslutningstre.
  • Naiv Bayes.
  • kNN.

Hva er CNN i dyp læring?

I dyp læring , en konvolusjonell nevrale nettverket ( CNN , eller ConvNet) er en klasse av dype nevrale nettverk , oftest brukt for å analysere visuelle bilder.

Anbefalt: