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Video: Welche Algorithmen werden beim Deep Learning verwendet?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2024-01-18 08:20
Die beliebtesten Deep-Learning-Algorithmen sind:
- Faltung Neurales Netzwerk (CNN)
- Wiederkehrend Neuronale Netze (RNNs)
- Langes Kurzzeitgedächtnis Netzwerke (LSTMs)
- Gestapelte Auto-Encoder.
- Tief Boltzmann Maschine (DBM)
- Tief Glauben Netzwerke (DBN)
Was sind also Deep-Learning-Algorithmen?
Deep-Learning-Algorithmen Führen Sie Daten durch mehrere „Schichten“von Algorithmen für neuronale Netze , von denen jede eine vereinfachte Darstellung der Daten an die nächste Schicht weitergibt. Die meisten Algorithmen für maschinelles Lernen funktionieren gut bei Datasets mit bis zu einigen hundert Features oder Spalten.
Und wie schreibt man einen Deep-Learning-Algorithmus? 6 Schritte, um jeden Algorithmus für maschinelles Lernen von Grund auf zu schreiben: Perceptron-Fallstudie
- Verschaffen Sie sich ein grundlegendes Verständnis des Algorithmus.
- Finden Sie verschiedene Lernquellen.
- Brechen Sie den Algorithmus in Stücke.
- Beginnen Sie mit einem einfachen Beispiel.
- Validieren Sie mit einer vertrauenswürdigen Implementierung.
- Schreiben Sie Ihren Prozess auf.
Ebenso wird gefragt, welche Algorithmen beim maschinellen Lernen verwendet werden.
Hier ist die Liste der 5 am häufigsten verwendeten Algorithmen für maschinelles Lernen
- Lineare Regression.
- Logistische Regression.
- Entscheidungsbaum.
- Naive Bayes.
- kNN.
Was ist CNN beim Deep Learning?
In tiefes Lernen , eine Faltung neurales Netzwerk ( CNN , oder ConvNet) ist eine Klasse von tiefe neuronale Netze , die am häufigsten zur Analyse visueller Bilder verwendet wird.
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