Բովանդակություն:
Video: Որոնք են խորը ուսուցման ալգորիթմները:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Խորը ուսուցում դաս է մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներ որն օգտագործում է մի քանի շերտեր՝ չմշակված մուտքագրումից աստիճանաբար ավելի բարձր մակարդակի հատկանիշներ հանելու համար: Օրինակ, պատկերի մշակման ժամանակ ստորին շերտերը կարող են ճանաչել եզրերը, մինչդեռ ավելի բարձր շերտերը կարող են ճանաչել մարդուն առնչվող հասկացությունները, ինչպիսիք են թվանշանները, տառերը կամ դեմքերը:
Նմանապես, դուք կարող եք հարցնել, թե որո՞նք են խորը ուսուցման ալգորիթմները:
Խորը ուսուցման ամենատարածված ալգորիթմներն են
- Convolutional Neural Network (CNN)
- Կրկնվող նեյրոնային ցանցեր (RNN)
- Երկար կարճաժամկետ հիշողության ցանցեր (LSTMs)
- Խցանված ավտոմատ կոդավորիչներ:
- Deep Boltzmann Machine (DBM)
- Խորը հավատքի ցանցեր (DBN)
Հետագայում հարցն այն է, թե ինչպես եք գրում խորը ուսուցման ալգորիթմ: 6 քայլ զրոյից մեքենայական ուսուցման ցանկացած ալգորիթմ գրելու համար. պերցեպտրոնի դեպքի ուսումնասիրություն
- Ստացեք ալգորիթմի հիմնական պատկերացում:
- Գտեք մի քանի տարբեր ուսուցման աղբյուրներ:
- Ալգորիթմը բաժանեք մասերի:
- Սկսեք պարզ օրինակով.
- Վավերացնել վստահելի իրականացումով:
- Գրեք ձեր գործընթացը:
Պարզապես, ի՞նչ է խորը ուսուցման օրինակները:
Օրինակներ -ից Խորը ուսուցում Աշխատանքի վայրում Ավտոմատ մեքենա վարում. ավտոմոբիլային հետազոտողները օգտագործում են խորը ուսուցում ավտոմատ կերպով հայտնաբերել այնպիսի օբյեկտներ, ինչպիսիք են կանգառի նշանները և լուսացույցները: Ի հավելումն, խորը ուսուցում օգտագործվում է հետիոտներին հայտնաբերելու համար, ինչը օգնում է նվազեցնել վթարները:
Ի՞նչ է CNN-ը խորը ուսուցման մեջ:
Մեջ խորը ուսուցում , կոնվոլյուցիոնալ նեյրոնային ցանց ( CNN , կամ ConvNet) դաս է խորը նյարդային ցանցեր , առավել հաճախ կիրառվում է տեսողական պատկերների վերլուծության համար։
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ո՞րն է հիմնավոր ճշմարտությունը խորը ուսուցման մեջ:
Մեքենայական ուսուցման մեջ «հիմնական ճշմարտություն» տերմինը վերաբերում է վերահսկվող ուսուցման տեխնիկայի վերապատրաստման հավաքածուի դասակարգման ճշգրտությանը: «Հիմնական ճշմարտություն» տերմինը վերաբերում է այս թեստի համար պատշաճ օբյեկտիվ (ապացուցելի) տվյալների հավաքման գործընթացին: Համեմատեք ոսկե ստանդարտի հետ
Ի՞նչ է էտումը խորը ուսուցման մեջ:
Էտումը խորը ուսուցման տեխնիկա է, որն օգնում է ավելի փոքր և արդյունավետ նեյրոնային ցանցերի զարգացմանը: Սա մոդելի օպտիմալացման տեխնիկա է, որը ներառում է քաշի տենզորի ավելորդ արժեքների վերացում
Որո՞նք են խորը ուսուցման մեջ օգտագործվող ալգորիթմները:
Խորը ուսուցման ամենատարածված ալգորիթմներն են՝ Convolutional Neural Network (CNN) Recurrent Neural Networks (RNNs) Long Short Term Memory Networks (LSTMs) Stacked Auto-Encoders. Deep Boltzmann Machine (DBM) Deep Belief Networks (DBN)
Որո՞նք են դասակարգման ալգորիթմները մեքենայական ուսուցման մեջ:
Այստեղ մենք ունենք դասակարգման ալգորիթմների տեսակները մեքենայական ուսուցման մեջ՝ Գծային դասակարգիչներ՝ լոգիստիկ ռեգրեսիա, միամիտ Բայես դասակարգիչ։ Մոտակա Հարևան. Աջակցող վեկտորային մեքենաներ: Որոշման ծառեր. Բարձրացված ծառեր. Պատահական անտառ. Նյարդային ցանցեր
Որո՞նք են վերահսկվող և չվերահսկվող ուսուցման ալգորիթմները:
Վերահսկվող. Բոլոր տվյալները պիտակավորված են, և ալգորիթմները սովորում են կանխատեսել ելքը մուտքային տվյալներից: Չվերահսկվող. բոլոր տվյալները պիտակավորված չեն, և ալգորիթմները սովորում են ներածական տվյալներին բնորոշ կառուցվածք ունենալ