Taula de continguts:

Quins són els algorismes utilitzats en l'aprenentatge profund?
Quins són els algorismes utilitzats en l'aprenentatge profund?

Vídeo: Quins són els algorismes utilitzats en l'aprenentatge profund?

Vídeo: Quins són els algorismes utilitzats en l'aprenentatge profund?
Vídeo: La Educación Prohibida - Película Completa HD Oficial 2024, De novembre
Anonim

Els algorismes d'aprenentatge profund més populars són:

  • Convolucional Xarxa Neural (CNN)
  • Recurrent Xarxes neuronals (RNN)
  • Memòria a curt termini Xarxes (LSTM)
  • Codificadors automàtics apilats.
  • Profund Boltzmann Màquina (DBM)
  • Profund creença Xarxes (DBN)

D'aquesta manera, què són els algorismes d'aprenentatge profund?

Algoritmes d'aprenentatge profund executar dades a través de diverses "capes" de algorismes de xarxes neuronals , cadascun dels quals passa una representació simplificada de les dades a la capa següent. La majoria algorismes d'aprenentatge automàtic funcionen bé en conjunts de dades que tenen fins a uns quants centenars de funcions o columnes.

A més, com s'escriu un algorisme d'aprenentatge profund? 6 passos per escriure qualsevol algorisme d'aprenentatge automàtic des de zero: cas pràctic de Perceptron

  1. Obtenir una comprensió bàsica de l'algorisme.
  2. Trobeu algunes fonts d'aprenentatge diferents.
  3. Divideu l'algorisme en trossos.
  4. Comenceu amb un exemple senzill.
  5. Valideu amb una implementació de confiança.
  6. Escriviu el vostre procés.

De la mateixa manera, es pregunta quins són els algorismes utilitzats en l'aprenentatge automàtic?

Aquí teniu la llista dels 5 algorismes d'aprenentatge automàtic més utilitzats

  • Regressió lineal.
  • Regressió logística.
  • Arbre de decisions.
  • Bayes ingenu.
  • kNN.

Què és la CNN en l'aprenentatge profund?

En aprenentatge profund , un convolucional xarxa neuronal ( CNN , o ConvNet) és una classe de xarxes neuronals profundes , més comunament aplicat a l'anàlisi d'imatges visuals.

Recomanat: