Სარჩევი:

რა არის ღრმა სწავლის ალგორითმები?
რა არის ღრმა სწავლის ალგორითმები?

ვიდეო: რა არის ღრმა სწავლის ალგორითმები?

ვიდეო: რა არის ღრმა სწავლის ალგორითმები?
ვიდეო: რა არის ალგორითმი და რატომ უნდა გაინტერესებდეთ ეს? 2024, ნოემბერი
Anonim

Ღრმა სწავლება არის კლასი მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები რომელიც იყენებს მრავალ ფენას, რათა თანდათან ამოიღოს უმაღლესი დონის მახასიათებლები ნედლი შეყვანიდან. მაგალითად, გამოსახულების დამუშავებისას, ქვედა ფენებს შეუძლიათ იდენტიფიცირონ კიდეები, ხოლო უფრო მაღალ ფენებს შეუძლიათ განსაზღვრონ ადამიანებისთვის შესაბამისი ცნებები, როგორიცაა ციფრები, ასოები ან სახეები.

ანალოგიურად, თქვენ შეიძლება იკითხოთ, რა არის ღრმა სწავლის ალგორითმები?

ღრმა სწავლის ყველაზე პოპულარული ალგორითმებია:

  • კონვოლუციური ნერვული ქსელი (CNN)
  • განმეორებადი ნერვული ქსელები (RNNs)
  • გრძელვადიანი მოკლევადიანი მეხსიერების ქსელები (LSTMs)
  • დაწყობილი ავტომატური შიფრები.
  • ღრმა ბოლცმანის მანქანა (DBM)
  • ღრმა რწმენის ქსელები (DBN)

შემდგომში ჩნდება კითხვა, როგორ წერთ ღრმა სწავლის ალგორითმს? 6 ნაბიჯი მანქანური სწავლების ნებისმიერი ალგორითმის ნულიდან დასაწერად: პერცეპტრონის შემთხვევის შესწავლა

  1. მიიღეთ ალგორითმის ძირითადი გაგება.
  2. იპოვნეთ სხვადასხვა სასწავლო წყარო.
  3. დაყავით ალგორითმი ნაწილებად.
  4. დაიწყეთ მარტივი მაგალითით.
  5. დადასტურება სანდო განხორციელებით.
  6. დაწერეთ თქვენი პროცესი.

უბრალოდ, რა არის ღრმა სწავლის მაგალითები?

მაგალითები დან Ღრმა სწავლება სამსახურში ავტომატური მართვა: ავტომობილების მკვლევარები იყენებენ ღრმა სწავლება ავტომატურად აღმოაჩინოს ისეთი ობიექტები, როგორიცაა გაჩერების ნიშნები და შუქნიშანი. გარდა ამისა, ღრმა სწავლება გამოიყენება ფეხით მოსიარულეთა გამოსავლენად, რაც ხელს უწყობს ავარიების შემცირებას.

რა არის CNN ღრმა სწავლაში?

In ღრმა სწავლება , კონვოლუციონალური ნერვული ქსელი ( CNN , ან ConvNet) არის კლასი ღრმა ნერვული ქსელები , ყველაზე ხშირად გამოიყენება ვიზუალური გამოსახულების ანალიზზე.

გირჩევთ: