Inhoudsopgave:

Welke algoritmen worden gebruikt bij deep learning?
Welke algoritmen worden gebruikt bij deep learning?

Video: Welke algoritmen worden gebruikt bij deep learning?

Video: Welke algoritmen worden gebruikt bij deep learning?
Video: Top Deep Learning Algorithms You Should Know About | Deep Learning Algorithms Explained |Simplilearn 2024, November
Anonim

De meest populaire deep learning-algoritmen zijn:

  • Convolutionele Neurale netwerk (CNN)
  • Terugkerende Neurale netwerken (RNN's)
  • Lange korte termijn geheugen Netwerken (LSTM's)
  • Gestapelde auto-encoders.
  • Diep Boltzmann Machine (DBM)
  • Diep Geloof Netwerken (DBN)

Wat zijn deep learning-algoritmen op deze manier?

Deep learning-algoritmen gegevens door verschillende "lagen" van neurale netwerkalgoritmen , die elk een vereenvoudigde weergave van de gegevens doorgeven aan de volgende laag. Meest algoritmen voor machine learning werken goed op datasets met maximaal een paar honderd functies of kolommen.

En 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.

Evenzo wordt gevraagd: wat zijn de algoritmen die worden gebruikt bij machine learning?

Hier is de lijst met 5 meest gebruikte algoritmen voor machine learning

  • Lineaire regressie.
  • Logistieke regressie.
  • Beslissingsboom.
  • Naïeve Bayes.
  • kNN.

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: