Sadržaj:

Šta su algoritmi dubokog učenja?
Šta su algoritmi dubokog učenja?

Video: Šta su algoritmi dubokog učenja?

Video: Šta su algoritmi dubokog učenja?
Video: Maja Lyon, Danilo Pešić: Analogija dubokog učenja, nesvesnog uma i grupnog matriksa 2024, Novembar
Anonim

Duboko učenje je klasa algoritmi mašinskog učenja koji koristi više slojeva da progresivno izdvaja karakteristike višeg nivoa iz sirovog unosa. Na primjer, u obradi slike, niži slojevi mogu identificirati rubove, dok viši slojevi mogu identificirati koncepte relevantne za čovjeka, kao što su brojke, slova ili lica.

Slično, možete pitati, koji su algoritmi dubokog učenja?

Najpopularniji algoritmi dubokog učenja su:

  • Konvoluciona neuronska mreža (CNN)
  • Ponavljajuće neuronske mreže (RNN)
  • Mreže dugotrajne memorije (LSTM)
  • Naslagani automatski koderi.
  • Deep Boltzmann Machine (DBM)
  • Mreže dubokog vjerovanja (DBN)

Nakon toga, postavlja se pitanje kako napisati algoritam dubokog učenja? 6 koraka za pisanje bilo kog algoritma za mašinsko učenje od nule: Perceptron studija slučaja

  1. Steknite osnovno razumijevanje algoritma.
  2. Pronađite različite izvore učenja.
  3. Razbijte algoritam na komade.
  4. Počnite s jednostavnim primjerom.
  5. Potvrdite pouzdanom implementacijom.
  6. Napišite svoj proces.

Jednostavno, šta su primjeri dubokog učenja?

Primjeri of Duboko učenje na poslu Automatizirana vožnja: koriste istraživači automobilske industrije duboko učenje za automatsko otkrivanje objekata kao što su znakovi za zaustavljanje i semafori. Osim toga, duboko učenje koristi se za otkrivanje pješaka, što pomaže u smanjenju nesreća.

Šta je CNN u dubokom učenju?

U duboko učenje , konvolucijski neuronske mreže ( CNN , ili ConvNet) je klasa duboke neuronske mreže , koji se najčešće primjenjuje za analizu vizualnih slika.

Preporučuje se: