Мазмуну:
Video: Терең үйрөнүүдө кандай алгоритмдер колдонулат?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2024-01-18 08:26
Эң популярдуу терең үйрөнүү алгоритмдери:
- Convolutional Нейрондук тармак (CNN)
- Кайталануучу Нейрондук тармактар (RNNs)
- Узак кыска мөөнөттүү эс тутум Тармактар (LSTMs)
- Үйүлгөн авто-кодерлор.
- Deep Больцман Машина (ДБ)
- Deep Ишеним Тармактар (DBN)
Ушундай жол менен, терең үйрөнүү алгоритмдери деген эмне?
Терең үйрөнүү алгоритмдери бир нече "катмар" аркылуу маалыматтарды иштетүү нейрондук тармак алгоритмдери , алардын ар бири кийинки катмарга маалыматтардын жөнөкөйлөштүрүлгөн өкүлчүлүгүн өткөрөт. Көпчүлүк машина үйрөнүү алгоритмдери бир нече жүзгө чейин өзгөчөлүктөргө же мамычаларга ээ болгон маалымат топтомдорунда жакшы иштешет.
Ошондой эле, терең үйрөнүү алгоритмин кантип жазасыз? 6 кадам Машинаны үйрөнүү алгоритмин нөлдөн баштап жазуу: Perceptron Case Study
- Алгоритмдин негизги түшүнүгүн алыңыз.
- Ар кандай окуу булактарын табыңыз.
- Алгоритмди бөлүктөргө бөлүңүз.
- Жөнөкөй мисал менен башта.
- Ишенимдүү ишке ашыруу менен ырастаңыз.
- Процессиңизди жазыңыз.
Ошо сыяктуу эле, машина үйрөнүүдө колдонулган алгоритмдер кандай?
Бул жерде эң көп колдонулган 5 машина үйрөнүү алгоритминин тизмеси
- Сызыктуу регрессия.
- Логистикалык регрессия.
- Чечим дарагы.
- Naive Bayes.
- kNN.
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:
Беттик желе менен терең желенин ортосунда кандай айырма бар?
Негизги айырмачылык SurfaceWeb индекстелиши мүмкүн, бирок Deep Web мүмкүн эмес. Вебсайттарга сиз колдонуучу аты жана сырсөз менен гана кире аласыз, мисалы, электрондук почта жана булут кызматынын эсептери, банк сайттары, жада калса жазылууга негизделген онлайн медиа Paywalls.Companies' тарабынан чектелген. ички тармактар жана ар кандай маалымат базалары
Терең үйрөнүүдө негизги чындык деген эмне?
Машина менен окутууда "негизги чындык" термини көзөмөлдөгү окутуу ыкмалары үчүн окутуу топтомунун классификациясынын тактыгын билдирет. "Негизги чындык" термини бул сыноо үчүн тийиштүү объективдүү (далилденүүчү) маалыматтарды чогултуу процессин билдирет. Алтын стандарт менен салыштырыңыз
Терең үйрөнүүдө кыркуу деген эмне?
Бутоо - бул кичинекей жана эффективдүү нейрон тармактарын өнүктүрүүгө жардам берген терең үйрөнүү ыкмасы. Бул салмак тензорундагы керексиз маанилерди жок кылууну камтыган моделди оптималдаштыруу ыкмасы
Машинаны үйрөнүүдө классификациялоо алгоритмдери кандай?
Бул жерде бизде Machine Learning классификациясынын алгоритмдеринин түрлөрү бар: Сызыктуу классификаторлор: Логистикалык регрессия, Naive Bayes классификатору. Жакынкы кошуна. Вектордук машиналарды колдоо. Чечим дарактары. Көбөйтүлгөн дарактар. Random Forest. Нейрондук тармактар
Терең үйрөнүүдө негиз деген эмне?
Терең үйрөнүү алкагы - бул интерфейс, китепкана же курал, ал бизге терең үйрөнүү моделдерин оңой жана тезирээк түзүүгө мүмкүндүк берет, негизги алгоритмдердин деталдарына кирбестен. Алар алдын ала курулган жана оптималдаштырылган компоненттердин жыйындысын колдонуу менен моделдерди аныктоонун так жана так жолун камсыз кылат