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Quali sono gli algoritmi utilizzati nel deep learning?
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Video: Quali sono gli algoritmi utilizzati nel deep learning?

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Video: Intelligenza Artificiale "Deep Learning AI" Industrializzazione 3/3 2024, Novembre
Anonim

Gli algoritmi di deep learning più diffusi sono:

  • convoluzionale Rete neurale (CNN)
  • Ricorrente Reti neurali (RNN)
  • Memoria a lungo termine Reti (LSTM)
  • Codificatori automatici impilati.
  • Profondo Boltzmann Macchina (DBM)
  • Profondo Credenza Reti (DBN)

In questo modo, cosa sono gli algoritmi di deep learning?

Algoritmi di apprendimento profondo eseguire i dati attraverso diversi "strati" di algoritmi di rete neurale , ognuno dei quali passa una rappresentazione semplificata dei dati al livello successivo. Maggior parte algoritmi di apprendimento automatico funzionano bene su set di dati che hanno fino a poche centinaia di funzioni o colonne.

Inoltre, come si scrive un algoritmo di deep learning? 6 passaggi per scrivere qualsiasi algoritmo di apprendimento automatico da zero: caso di studio di Perceptron

  1. Ottieni una conoscenza di base dell'algoritmo.
  2. Trova alcune diverse fonti di apprendimento.
  3. Rompi l'algoritmo in blocchi.
  4. Inizia con un semplice esempio.
  5. Convalida con un'implementazione affidabile.
  6. Scrivi il tuo processo.

Allo stesso modo, si chiede, quali sono gli algoritmi utilizzati nell'apprendimento automatico?

Ecco l'elenco dei 5 algoritmi di apprendimento automatico più comunemente usati

  • Regressione lineare.
  • Regressione logistica.
  • Albero decisionale.
  • Ingenuo Bayes.
  • kNN.

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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