Სარჩევი:
ვიდეო: რა ალგორითმები გამოიყენება ღრმა სწავლაში?
2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2024-01-18 08:26
ღრმა სწავლის ყველაზე პოპულარული ალგორითმებია:
- კონვოლუციონალური Ნერვული ქსელი (CNN)
- განმეორებადი Ნეირონული ქსელები (RNNs)
- გრძელვადიანი მოკლევადიანი მეხსიერება ქსელები (LSTMs)
- დაწყობილი ავტომატური შიფრები.
- Ღრმა ბოლცმანი მანქანა (DBM)
- Ღრმა რწმენა ქსელები (DBN)
ამ გზით, რა არის ღრმა სწავლის ალგორითმები?
ღრმა სწავლის ალგორითმები მონაცემების გაშვება რამდენიმე „ფენის“მეშვეობით ნერვული ქსელის ალგორითმები , რომელთაგან თითოეული გადასცემს მონაცემთა გამარტივებულ წარმოდგენას შემდეგ ფენაზე. ყველაზე მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები კარგად მუშაობს მონაცემთა ნაკრებებზე, რომლებსაც აქვთ რამდენიმე ასეულამდე ფუნქცია ან სვეტი.
ასევე, როგორ წერთ ღრმა სწავლის ალგორითმს? 6 ნაბიჯი მანქანური სწავლების ნებისმიერი ალგორითმის ნულიდან დასაწერად: პერცეპტრონის შემთხვევის შესწავლა
- მიიღეთ ალგორითმის ძირითადი გაგება.
- იპოვნეთ სხვადასხვა სასწავლო წყარო.
- დაყავით ალგორითმი ნაწილებად.
- დაიწყეთ მარტივი მაგალითით.
- დადასტურება სანდო განხორციელებით.
- დაწერეთ თქვენი პროცესი.
ანალოგიურად, ისმის კითხვა, რა ალგორითმები გამოიყენება მანქანათმცოდნეობაში?
აქ არის 5 ყველაზე ხშირად გამოყენებული მანქანათმცოდნეობის ალგორითმის სია
- ხაზოვანი რეგრესია.
- ლოგისტიკური რეგრესია.
- გადაწყვეტილების ხე.
- გულუბრყვილო ბეისი.
- kNN.
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:
რა არის საფუძველი ჭეშმარიტება ღრმა სწავლაში?
მანქანათმცოდნეობაში, ტერმინი „ძირითადი სიმართლე“აღნიშნავს სასწავლო ნაკრების კლასიფიკაციის სიზუსტეს ზედამხედველობითი სწავლის ტექნიკისთვის. ტერმინი „მიწის სინამდვილე“აღნიშნავს ამ ტესტისთვის სათანადო ობიექტური (დასამტკიცებელი) მონაცემების შეგროვების პროცესს. შეადარეთ ოქროს სტანდარტთან
სად გამოიყენება დახარისხების ალგორითმები?
აპლიკაციების დახარისხების მოკლე გამოკითხვა. კომერციული გამოთვლა. მოიძიეთ ინფორმაცია. ოპერაციების კვლევა. მოვლენებზე ორიენტირებული სიმულაცია. რიცხვითი გამოთვლები. კომბინატორიული ძებნა. პრიმის ალგორითმი და დიკსტრას ალგორითმი კლასიკური ალგორითმებია, რომლებიც ამუშავებენ გრაფიკებს
რა არის მორთვა ღრმა სწავლაში?
Pruning არის ღრმა სწავლის ტექნიკა, რომელიც ხელს უწყობს უფრო მცირე და ეფექტური ნერვული ქსელების განვითარებას. ეს არის მოდელის ოპტიმიზაციის ტექნიკა, რომელიც მოიცავს წონის ტენსორში არასაჭირო მნიშვნელობების აღმოფხვრას
რა არის ღრმა სწავლის ალგორითმები?
ღრმა სწავლება არის მანქანათმცოდნეობის ალგორითმების კლასი, რომელიც იყენებს მრავალ ფენას, რათა თანდათან ამოიღოს უმაღლესი დონის მახასიათებლები ნედლი შეყვანიდან. მაგალითად, გამოსახულების დამუშავებისას ქვედა ფენებმა შეიძლება ამოიცნონ კიდეები, ხოლო უფრო მაღალმა ფენებმა შეიძლება ამოიცნონ ადამიანებისთვის შესაბამისი ცნებები, როგორიცაა ციფრები, ასოები ან სახეები
რა არის ჩარჩო ღრმა სწავლაში?
ღრმა სწავლის ჩარჩო არის ინტერფეისი, ბიბლიოთეკა ან ინსტრუმენტი, რომელიც საშუალებას გვაძლევს ავაშენოთ ღრმა სწავლის მოდელები უფრო მარტივად და სწრაფად, ძირითადი ალგორითმების დეტალების გარეშე. ისინი წარმოადგენენ მკაფიო და ლაკონურ გზას მოდელების განსაზღვრისთვის წინასწარ ჩაშენებული და ოპტიმიზებული კომპონენტების კოლექციის გამოყენებით