Mündəricat:

Dərin öyrənmə alqoritmləri hansılardır?
Dərin öyrənmə alqoritmləri hansılardır?

Video: Dərin öyrənmə alqoritmləri hansılardır?

Video: Dərin öyrənmə alqoritmləri hansılardır?
Video: İnformatika | Qısa Qeydlər | Kənan Şərifli 2024, Noyabr
Anonim

Dərin öyrənmə sinfidir maşın öyrənmə alqoritmləri xam girişdən daha yüksək səviyyəli xüsusiyyətləri tədricən çıxarmaq üçün bir neçə təbəqədən istifadə edir. Məsələn, təsvirin işlənməsi zamanı aşağı təbəqələr kənarları, yüksək təbəqələr isə rəqəmlər, hərflər və ya üzlər kimi insana aid olan anlayışları müəyyən edə bilər.

Eynilə, siz soruşa bilərsiniz ki, dərin öyrənmə alqoritmləri hansılardır?

Ən məşhur dərin öyrənmə alqoritmləri bunlardır:

  • Convolutional Neyron Network (CNN)
  • Təkrarlanan Neyron Şəbəkələri (RNN)
  • Uzunmüddətli qısa müddətli yaddaş şəbəkələri (LSTMs)
  • Yığılmış Avtomatik Kodlayıcılar.
  • Dərin Boltzman Maşını (DBM)
  • Dərin İnam Şəbəkələri (DBN)

Daha sonra sual yaranır ki, dərin öyrənmə alqoritmini necə yazırsınız? İstənilən Maşın Öyrənmə Alqoritmini Sıfırdan Yazmaq üçün 6 Addım: Perceptron Case Study

  1. Alqoritm haqqında əsas anlayış əldə edin.
  2. Müxtəlif öyrənmə mənbələri tapın.
  3. Alqoritmi hissələrə bölün.
  4. Sadə bir nümunə ilə başlayın.
  5. Etibarlı icra ilə təsdiq edin.
  6. Prosesinizi yazın.

Sadəcə olaraq, dərin öyrənmə nümunələri nədir?

Nümunələr of Dərin Öyrənmə İşdə Avtomatlaşdırılmış Sürmə: Avtomobil tədqiqatçıları istifadə edirlər dərin öyrənmə dayanma nişanları və svetofor kimi obyektləri avtomatik aşkar etmək. Əlavə olaraq, dərin öyrənmə piyadaları aşkar etmək üçün istifadə olunur, bu da qəzaları azaltmağa kömək edir.

Dərin öyrənmədə CNN nədir?

In dərin öyrənmə , qıvrımlı neyron şəbəkəsi ( CNN , və ya ConvNet) sinfidir dərin neyron şəbəkələri , ən çox vizual görüntüləri təhlil etmək üçün tətbiq olunur.

Tövsiyə: