Përmbajtje:
Video: Cilat janë algoritmet e të mësuarit të thellë?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. E modifikuara e fundit: 2023-12-15 23:53
Të mësuarit e thellë është një klasë e algoritmet e mësimit të makinerive që përdor shumë shtresa për të nxjerrë në mënyrë progresive veçori të nivelit më të lartë nga hyrja e papërpunuar. Për shembull, në përpunimin e imazhit, shtresat më të ulëta mund të identifikojnë skajet, ndërsa shtresat më të larta mund të identifikojnë konceptet e rëndësishme për një person, si shifrat, shkronjat ose fytyrat.
Në mënyrë të ngjashme, ju mund të pyesni, cilat janë algoritmet e të mësuarit të thellë?
Algoritmet më të njohura të të mësuarit të thellë janë:
- Rrjeti nervor konvolucionist (CNN)
- Rrjetet nervore të përsëritura (RNN)
- Rrjetet e kujtesës afatshkurtër të gjatë (LSTM)
- Koduesit automatikë të grumbulluar.
- Makina e thellë Boltzmann (DBM)
- Rrjetet e besimit të thellë (DBN)
Më pas, pyetja është, si e shkruani një algoritëm të të mësuarit të thellë? 6 hapa për të shkruar çdo algoritëm të mësimit të makinerive nga e para: Studim rasti perceptron
- Merrni një kuptim bazë të algoritmit.
- Gjeni disa burime të ndryshme mësimore.
- Ndani algoritmin në copa.
- Filloni me një shembull të thjeshtë.
- Vërtetoni me një zbatim të besueshëm.
- Shkruani procesin tuaj.
Thjesht kështu, çfarë janë shembujt e të mësuarit të thellë?
Shembuj e Mësimi i thellë në Punë Driving Automated: Studiuesit e automobilave po përdorin të mësuarit e thellë për të zbuluar automatikisht objekte të tilla si shenjat e ndalimit dhe semaforët. Përveç kësaj, të mësuarit e thellë përdoret për të zbuluar këmbësorët, gjë që ndihmon në uljen e aksidenteve.
Çfarë është CNN në mësimin e thellë?
Në të mësuarit e thellë , një konvolucionist rrjet nervor ( CNN , ose ConvNet) është një klasë e rrjete të thella nervore , më së shpeshti aplikohet për analizimin e imazheve vizuale.
Recommended:
Cila është e vërteta bazë në të mësuarit e thellë?
Në mësimin e makinerive, termi 'bazë e vërtetë' i referohet saktësisë së klasifikimit të grupit të trajnimit për teknikat e të mësuarit të mbikëqyrur. Termi 'vërtetim në terren' i referohet procesit të mbledhjes së të dhënave të duhura objektive (të vërtetueshme) për këtë test. Krahaso me standardin e artë
Çfarë mund të bëjë të mësuarit e thellë?
Të mësuarit e thellë është një teknikë e mësimit të makinerive që i mëson kompjuterët të bëjnë atë që u vjen natyrshëm njerëzve: të mësojnë me shembull. Mësimi i thellë është një teknologji kyçe pas makinave pa shofer, duke u mundësuar atyre të njohin shenjën e ndalimit ose të dallojnë një këmbësor nga shtylla e ngritjes
A është e lehtë të mësosh të mësuarit e thellë?
Të mësuarit e thellë është i fuqishëm pikërisht sepse i lehtëson gjërat e vështira. Arsyeja pse të mësuarit e thellë bëri një spërkatje të tillë është vetë fakti që na lejon të shprehim disa probleme mësimore të pamundura më parë si minimizim empirik i humbjeve nëpërmjet zbritjes gradient, një gjë konceptualisht super e thjeshtë
Si të filloj të mësuarit e thellë?
Hyrje Hapi 0: Parakushtet. Rekomandohet që përpara se të kaloni te Deep Learning, duhet të dini bazat e Learning Machine. Hapi 2: Një zhytje e cekët. Hapi 3: Zgjidhni aventurën tuaj! Hapi 4: Zhytje e thellë në të mësuarit e thellë. 27 komente
Cilat janë algoritmet e përdorura në mësimin e thellë?
Algoritmet më të njohura të mësimit të thellë janë: Rrjetet nervore konvolucionale (CNN) Rrjetet nervore të përsëritura (RNN) Rrjetet e memories afatshkurtëra të gjata (LSTM) koduesit automatikë të grumbulluar. Deep Boltzmann Machine (DBM) Deep Belief Networks (DBN)