Innehållsförteckning:

Vilka algoritmer används vid djupinlärning?
Vilka algoritmer används vid djupinlärning?

Video: Vilka algoritmer används vid djupinlärning?

Video: Vilka algoritmer används vid djupinlärning?
Video: Top Deep Learning Algorithms You Should Know About | Deep Learning Algorithms Explained |Simplilearn 2024, November
Anonim

De mest populära algoritmerna för djupinlärning är:

  • Konvolutionell Neuralt nätverk (CNN)
  • Återkommande Neurala nätverk (RNN)
  • Långt korttidsminne Nätverk (LSTM)
  • Staplade autokodare.
  • Djup Boltzmann Maskin (DBM)
  • Djup Tro Nätverk (DBN)

På så sätt, vad är algoritmer för djupinlärning?

Algoritmer för djupinlärning köra data genom flera "lager" av neurala nätverksalgoritmer , som var och en skickar en förenklad representation av data till nästa lager. Mest maskininlärningsalgoritmer fungerar bra på datauppsättningar som har upp till några hundra funktioner eller kolumner.

Dessutom, hur skriver man en djupinlärningsalgoritm? 6 steg för att skriva vilken maskininlärningsalgoritm som helst från grunden: Perceptron-fallstudie

  1. Få en grundläggande förståelse för algoritmen.
  2. Hitta några olika inlärningskällor.
  3. Dela algoritmen i bitar.
  4. Börja med ett enkelt exempel.
  5. Validera med en pålitlig implementering.
  6. Skriv upp din process.

På samma sätt frågas det, vilka algoritmer används i maskininlärning?

Här är listan över de 5 mest använda maskininlärningsalgoritmerna

  • Linjär regression.
  • Logistisk tillbakagång.
  • Beslutsträd.
  • Naiv Bayes.
  • kNN.

Vad är CNN inom djupinlärning?

I Djup lärning , en konvolutionell neuralt nätverk ( CNN , eller ConvNet) är en klass av djupa neurala nätverk , som oftast används för att analysera visuella bilder.

Rekommenderad: