Orodha ya maudhui:
Video: Ni algorithms gani zinazotumika katika ujifunzaji wa kina?
2024 Mwandishi: Lynn Donovan | [email protected]. Mwisho uliobadilishwa: 2024-01-18 08:29
Algorithms maarufu ya kujifunza kwa kina ni:
- Convolutional Mtandao wa Neural (CNN)
- Inarudiwa Mitandao ya Neural (RNN)
- Kumbukumbu ya Muda Mrefu Mitandao (LSTM)
- Visimbaji Kiotomatiki Vilivyopangwa.
- Kina Boltzmann Mashine (DBM)
- Kina Imani Mitandao (DBN)
Kwa njia hii, algorithms ya kujifunza kwa kina ni nini?
Algorithms ya kujifunza kwa kina endesha data kupitia "tabaka" kadhaa za algorithms ya mtandao wa neva , ambayo kila moja hupitisha uwakilishi uliorahisishwa wa data kwenye safu inayofuata. Wengi kanuni za kujifunza mashine fanya kazi vyema kwenye seti za data ambazo zina hadi vipengele mia chache, au safu wima.
Pia, unaandikaje algorithm ya kujifunza kwa kina? Hatua 6 za Kuandika Algorithm Yoyote ya Kujifunza kwa Mashine Kutoka Mwanzo: Uchunguzi wa Uchunguzi wa Perceptron
- Pata ufahamu wa kimsingi wa algorithm.
- Tafuta baadhi ya vyanzo tofauti vya kujifunza.
- Vunja algorithm katika vipande.
- Anza na mfano rahisi.
- Thibitisha kwa utekelezaji unaoaminika.
- Andika mchakato wako.
Vile vile, inaulizwa, ni algorithms gani inayotumika katika ujifunzaji wa mashine?
Hii ndio orodha ya kanuni 5 za kujifunza mashine zinazotumiwa sana
- Urejeshaji wa Mstari.
- Urejeshaji wa vifaa.
- Mti wa Uamuzi.
- Naive Bayes.
- kNN.
CNN ni nini katika kujifunza kwa kina?
Katika kujifunza kwa kina , mpotoshaji mtandao wa neva ( CNN , au ConvNet) ni darasa la mitandao ya kina ya neva , ambayo hutumiwa sana katika kuchanganua taswira inayoonekana.
Ilipendekeza:
Ni nini nakala ya kina na nakala ya kina katika Java?
Katika nakala isiyo ya kina, ni sehemu za aina ya data ya awali pekee ndizo zinazonakiliwa ilhali marejeleo ya vitu hayajanakiliwa. Nakala ya kina inahusisha nakala ya aina ya data ya awali pamoja na marejeleo ya kitu
Ni kosa gani la jumla katika ujifunzaji wa mashine?
Katika programu za ujifunzaji zinazosimamiwa katika ujifunzaji wa mashine na nadharia ya ujifunzaji wa takwimu, hitilafu ya jumla (pia inajulikana kama kosa la nje ya sampuli) ni kipimo cha jinsi algoriti inavyoweza kutabiri thamani za matokeo kwa data ambayo haikuonekana hapo awali
Je! ni shida gani ya urekebishaji katika ujifunzaji wa mashine?
Tatizo la urejeshi ni wakati tofauti ya pato ni thamani halisi au inayoendelea, kama vile "mshahara" au "uzito". Mifano nyingi tofauti zinaweza kutumika, rahisi zaidi ni urejeshaji wa mstari. Inajaribu kutoshea data na ndege bora zaidi ambayo hupitia alama
Algorithms ya kujifunza kwa kina ni nini?
Kujifunza kwa kina ni darasa la kanuni za kujifunza kwa mashine ambazo hutumia safu nyingi ili kutoa vipengele vya kiwango cha juu hatua kwa hatua kutoka kwa ingizo ghafi. Kwa mfano, katika usindikaji wa picha, tabaka za chini zinaweza kubainisha kingo, ilhali tabaka za juu zinaweza kubainisha dhana zinazofaa kwa binadamu kama vile tarakimu au herufi au nyuso
Ni algorithms gani za uainishaji katika ujifunzaji wa mashine?
Hapa tuna aina za algoriti za uainishaji katika Kujifunza kwa Mashine: Viainishi vya Mistari: Urejeleaji wa Upangiaji, Kiainisho cha Naive Bayes. Jirani wa Karibu. Kusaidia Mashine za Vector. Miti ya Maamuzi. Miti iliyoimarishwa. Msitu wa nasibu. Mitandao ya Neural