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Video: Cosa sono gli algoritmi di deep learning?
2024 Autore: Lynn Donovan | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-15 23:49
Apprendimento profondo è una classe di algoritmi di apprendimento automatico che utilizza più livelli per estrarre progressivamente funzionalità di livello superiore dall'input non elaborato. Ad esempio, nell'elaborazione delle immagini, i livelli inferiori possono identificare i bordi, mentre i livelli superiori possono identificare i concetti rilevanti per un essere umano come cifre o lettere o volti.
Allo stesso modo, potresti chiedere, quali sono gli algoritmi di deep learning?
Gli algoritmi di deep learning più diffusi sono:
- Rete neurale convoluzionale (CNN)
- Reti neurali ricorrenti (RNN)
- Reti di memoria a lungo termine (LSTM)
- Codificatori automatici impilati.
- Macchina Boltzmann profonda (DBM)
- Reti di credenze profonde (DBN)
Successivamente, la domanda è: come si scrive un algoritmo di deep learning? 6 passaggi per scrivere qualsiasi algoritmo di apprendimento automatico da zero: caso di studio di Perceptron
- Ottieni una conoscenza di base dell'algoritmo.
- Trova alcune diverse fonti di apprendimento.
- Rompi l'algoritmo in blocchi.
- Inizia con un semplice esempio.
- Convalida con un'implementazione affidabile.
- Scrivi il tuo processo.
Semplicemente, quali sono gli esempi di deep learning?
Esempi di Apprendimento profondo at Work Guida automatizzata: i ricercatori del settore automobilistico utilizzano apprendimento profondo per rilevare automaticamente oggetti come segnali di stop e semafori. Inoltre, apprendimento profondo viene utilizzato per rilevare i pedoni, il che aiuta a ridurre gli incidenti.
Che cos'è la CNN nell'apprendimento profondo?
In apprendimento profondo , convoluzionale rete neurale ( CNN , o ConvNet) è una classe di reti neurali profonde , più comunemente applicato all'analisi di immagini visive.
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Quali sono gli algoritmi utilizzati nel deep learning?
Gli algoritmi di deep learning più diffusi sono: Convolutional Neural Network (CNN) Recurrent Neural Networks (RNN) Long Short-Term Memory Networks (LSTM) Auto-encoder impilati. Deep Boltzmann Machine (DBM) Reti di credenze profonde (DBN)
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Supervisionato: tutti i dati vengono etichettati e gli algoritmi imparano a prevedere l'output dai dati di input. Non supervisionato: tutti i dati non sono etichettati e gli algoritmi imparano la struttura intrinseca dai dati di input