Мазмуну:

Терең үйрөнүү алгоритмдери деген эмне?
Терең үйрөнүү алгоритмдери деген эмне?

Video: Терең үйрөнүү алгоритмдери деген эмне?

Video: Терең үйрөнүү алгоритмдери деген эмне?
Video: Кантип тестти туура жана оңой иштесе болот? 2024, Ноябрь
Anonim

Терең үйрөнүү классы болуп саналат машина үйрөнүү алгоритмдери чийки киргизүүдөн жогорку деңгээлдеги функцияларды акырындап алуу үчүн бир нече катмарды колдонот. Мисалы, сүрөттөрдү иштетүүдө төмөнкү катмарлар четтерди, ал эми жогорку катмарлар цифралар же тамгалар же жүздөр сыяктуу адамга тиешелүү түшүнүктөрдү аныктай алат.

Ошо сыяктуу эле, сиз терең үйрөнүү алгоритмдери кандай деп сурасаңыз болот?

Эң популярдуу терең үйрөнүү алгоритмдери:

  • Convolutional Neural Network (CNN)
  • Кайталануучу нейрон тармактары (RNNs)
  • Узак мөөнөттүү эс тутум тармактары (LSTMs)
  • Үйүлгөн авто-кодерлор.
  • Deep Boltzmann Machine (DBM)
  • Deep Belief Networks (DBN)

Андан кийин суроо туулат, сиз терең үйрөнүү алгоритмин кантип жазасыз? 6 кадам Машинаны үйрөнүү алгоритмин нөлдөн баштап жазуу: Perceptron Case Study

  1. Алгоритмдин негизги түшүнүгүн алыңыз.
  2. Ар кандай окуу булактарын табыңыз.
  3. Алгоритмди бөлүктөргө бөлүңүз.
  4. Жөнөкөй мисал менен башта.
  5. Ишенимдүү ишке ашыруу менен ырастаңыз.
  6. Процессиңизди жазыңыз.

Жөн эле, терең үйрөнүү мисалдары деген эмне?

Мисалдар нын Deep Learning Жумушта Автоматташтырылган Айдоо: Автомобилдик изилдөөчүлөр колдонуп жатышат терең үйрөнүү токтотуу белгилери жана светофор сыяктуу объекттерди автоматтык түрдө аныктоо үчүн. Кошумча, терең үйрөнүү жөө жүргүнчүлөрдү аныктоо үчүн колдонулат, бул кырсыктарды азайтууга жардам берет.

Терең үйрөнүүдө CNN деген эмне?

In терең үйрөнүү , конволюциялык нейрон тармагы ( CNN , же ConvNet) классы болуп саналат терең нейрон тармактары , көбүнчө визуалдык сүрөттөрдү талдоо үчүн колдонулат.

Сунушталууда: