Որո՞նք են խորը ուսուցման մեջ օգտագործվող ալգորիթմները:

2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2024-01-18 08:25

Խորը ուսուցման ամենատարածված ալգորիթմներն են

• Կոնվոլյուցիոն Նյարդային ցանց (CNN)
• Կրկնվող Նյարդային ցանցեր (RNN)
• Երկար կարճաժամկետ հիշողություն Ցանցեր (LSTMs)
• Խցանված ավտոմատ կոդավորիչներ:
• Խոր Բոլցմանը Մեքենա (DBM)
• Խոր Հավատք Ցանցեր (DBN)

Այս կերպ, որո՞նք են խորը ուսուցման ալգորիթմները:

Խորը ուսուցման ալգորիթմներ տվյալների վարում մի քանի «շերտերի» միջոցով նեյրոնային ցանցի ալգորիթմներ , որոնցից յուրաքանչյուրը փոխանցում է տվյալների պարզեցված ներկայացումը հաջորդ շերտին։ Մեծ մասը մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներ լավ աշխատեք տվյալների հավաքածուների վրա, որոնք ունեն մինչև մի քանի հարյուր առանձնահատկություններ կամ սյունակներ:

Բացի այդ, ինչպե՞ս եք գրում խորը ուսուցման ալգորիթմ: 6 քայլ զրոյից մեքենայական ուսուցման ցանկացած ալգորիթմ գրելու համար. պերցեպտրոնի դեպքի ուսումնասիրություն

1. Ստացեք ալգորիթմի հիմնական պատկերացում:
2. Գտեք մի քանի տարբեր ուսուցման աղբյուրներ:
3. Ալգորիթմը բաժանեք մասերի:
4. Սկսեք պարզ օրինակով.
5. Վավերացնել վստահելի իրականացումով:
6. Գրեք ձեր գործընթացը:

Նմանապես, հարցնում են, թե որո՞նք են մեքենայական ուսուցման մեջ օգտագործվող ալգորիթմները:

Ահա մեքենայական ուսուցման 5 ամենատարածված ալգորիթմների ցանկը:

• Գծային ռեգրեսիա.
• Լոգիստիկ ռեգրեսիա.
• Որոշման ծառ.
• Միամիտ Բայես.
• kNN.

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։