Inhoudsopgave:

Wat zijn deep learning-algoritmen?
Wat zijn deep learning-algoritmen?

Video: Wat zijn deep learning-algoritmen?

Video: Wat zijn deep learning-algoritmen?
Video: How Does Your Phone Know This Is A Dog? 2024, November
Anonim

Diep leren is een klasse van algoritmen voor machine learning die meerdere lagen gebruikt om geleidelijk hogere functies uit de onbewerkte invoer te extraheren. Bij beeldverwerking kunnen lagere lagen bijvoorbeeld randen identificeren, terwijl hogere lagen de concepten kunnen identificeren die relevant zijn voor een mens, zoals cijfers of letters of gezichten.

Evenzo kun je je afvragen, wat zijn de deep learning-algoritmen?

De meest populaire deep learning-algoritmen zijn:

  • Convolutioneel neuraal netwerk (CNN)
  • Terugkerende neurale netwerken (RNN's)
  • Lange-kortetermijngeheugennetwerken (LSTM's)
  • Gestapelde auto-encoders.
  • Diepe Boltzmann-machine (DBM)
  • Deep Belief-netwerken (DBN)

Vervolgens is de vraag: hoe schrijf je een deep learning-algoritme? 6 stappen om elk machine learning-algoritme vanaf nul te schrijven: Perceptron Case Study

  1. Krijg een basiskennis van het algoritme.
  2. Zoek een aantal verschillende leerbronnen.
  3. Breek het algoritme in stukjes.
  4. Begin met een eenvoudig voorbeeld.
  5. Valideer met een vertrouwde implementatie.
  6. Schrijf je proces op.

Simpel gezegd, wat zijn voorbeelden van deep learning?

Voorbeelden van Diep leren at Work Automated Driving: Automotive onderzoekers gebruiken diep leren om automatisch objecten zoals stopborden en verkeerslichten te detecteren. In aanvulling, diep leren wordt gebruikt om voetgangers te detecteren, wat het aantal ongevallen helpt verminderen.

Wat is CNN in deep learning?

In diep leren , een convolutionele neuraal netwerk ( CNN , of ConvNet) is een klasse van diepe neurale netwerken , meestal toegepast op het analyseren van visuele beelden.

Aanbevolen: