الگوریتم های یادگیری عمیق چیست؟

فهرست مطالب:

محبوب ترین الگوریتم های یادگیری عمیق عبارتند از:

تصویری: الگوریتم های یادگیری عمیق چیست؟

2024 نویسنده: Lynn Donovan | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2023-12-15 23:46

یادگیری عمیق یک کلاس از الگوریتم های یادگیری ماشینی که از چندین لایه برای استخراج تدریجی ویژگی های سطح بالاتر از ورودی خام استفاده می کند. برای مثال، در پردازش تصویر، لایه‌های پایین‌تر ممکن است لبه‌ها را شناسایی کنند، در حالی که لایه‌های بالاتر ممکن است مفاهیم مرتبط با یک انسان مانند ارقام، حروف یا چهره‌ها را شناسایی کنند.

به طور مشابه، ممکن است بپرسید که الگوریتم های یادگیری عمیق چیست؟

محبوب ترین الگوریتم های یادگیری عمیق عبارتند از:

شبکه عصبی کانولوشنال (CNN)
شبکه های عصبی مکرر (RNN)
شبکه های حافظه کوتاه مدت بلند مدت (LSTM)
رمزگذارهای خودکار انباشته شده
ماشین بولتزمن عمیق (DBM)
شبکه های باور عمیق (DBN)

پس از آن، سوال این است که چگونه یک الگوریتم یادگیری عمیق بنویسید؟ 6 مرحله برای نوشتن هر الگوریتم یادگیری ماشینی از ابتدا: مطالعه موردی پرسپترون

یک درک اولیه از الگوریتم بدست آورید.
منابع یادگیری مختلف را پیدا کنید.
الگوریتم را به قطعات تقسیم کنید.
با یک مثال ساده شروع کنید.
اعتبار سنجی با اجرای قابل اعتماد
روند خود را بنویسید

به سادگی، مثال های یادگیری عمیق چیست؟

مثال ها از یادگیری عمیق در محل کار رانندگی خودکار: محققان خودرو استفاده می کنند یادگیری عمیق برای تشخیص خودکار اجسام مانند علائم ایست و چراغ راهنمایی. علاوه بر این، یادگیری عمیق برای شناسایی عابران پیاده استفاده می شود که به کاهش تصادفات کمک می کند.

CNN در یادگیری عمیق چیست؟

که در یادگیری عمیق ، یک کانولوشن شبکه عصبی ( CNN ، یا ConvNet) یک کلاس از شبکه های عصبی عمیق ، که بیشتر برای تجزیه و تحلیل تصاویر بصری استفاده می شود.

توصیه شده:

آیا یادگیری عمیق یادگیری آسان است؟

یادگیری عمیق دقیقاً به این دلیل قدرتمند است که کارهای سخت را آسان می کند. دلیلی که یادگیری عمیق باعث ایجاد چنین سر و صدایی شد، این واقعیت است که به ما اجازه می‌دهد چندین مشکل یادگیری را که قبلا غیرممکن بود، به‌عنوان به حداقل رساندن تلفات تجربی از طریق نزول گرادیان بیان کنیم، که از نظر مفهومی بسیار ساده است