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Vidéo: Que sont les algorithmes d'apprentissage en profondeur ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
L'apprentissage en profondeur est une classe de algorithmes d'apprentissage automatique qui utilise plusieurs couches pour extraire progressivement des caractéristiques de niveau supérieur de l'entrée brute. Par exemple, dans le traitement d'images, les couches inférieures peuvent identifier les contours, tandis que les couches supérieures peuvent identifier les concepts pertinents pour un humain, tels que les chiffres, les lettres ou les visages.
De même, vous pouvez vous demander quels sont les algorithmes d'apprentissage en profondeur ?
Les algorithmes d'apprentissage en profondeur les plus populaires sont:
- Réseau de neurones convolutifs (CNN)
- Réseaux de neurones récurrents (RNN)
- Réseaux de mémoire à long court terme (LSTM)
- Encodeurs automatiques empilés.
- Machine profonde de Boltzmann (DBM)
- Réseaux de croyances profondes (DBN)
Par la suite, la question est, comment écrivez-vous un algorithme d'apprentissage en profondeur ? 6 étapes pour écrire n'importe quel algorithme d'apprentissage automatique à partir de zéro: étude de cas Perceptron
- Obtenez une compréhension de base de l'algorithme.
- Trouvez différentes sources d'apprentissage.
- Divisez l'algorithme en morceaux.
- Commencez par un exemple simple.
- Validez avec une implémentation de confiance.
- Écrivez votre processus.
Simplement, qu'est-ce que les exemples d'apprentissage en profondeur ?
Exemples de L'apprentissage en profondeur au travail Conduite automatisée: les chercheurs automobiles utilisent l'apprentissage en profondeur pour détecter automatiquement des objets tels que des panneaux d'arrêt et des feux de circulation. En outre, l'apprentissage en profondeur est utilisé pour détecter les piétons, ce qui contribue à réduire les accidents.
Qu'est-ce que CNN dans l'apprentissage en profondeur ?
Dans l'apprentissage en profondeur , une convolution réseau neuronal ( CNN , ou ConvNet) est une classe de réseaux de neurones profonds , le plus souvent appliqué à l'analyse de l'imagerie visuelle.
Conseillé:
Qu'est-ce que la vérité fondamentale dans l'apprentissage en profondeur ?
En apprentissage automatique, le terme « truthtruth » fait référence à la précision de la classification de l'ensemble d'apprentissage pour les techniques d'apprentissage supervisé. Le terme « vérification sur le terrain » fait référence au processus de collecte des données objectives (prouvables) appropriées pour ce test. Comparer avec l'étalon-or
Que peut faire l'apprentissage en profondeur ?
L'apprentissage en profondeur est une technique d'apprentissage automatique qui apprend aux ordinateurs à faire ce qui vient naturellement aux humains : apprendre par l'exemple. L'apprentissage en profondeur est une technologie clé derrière les voitures sans conducteur, leur permettant de reconnaître un panneau d'arrêt ou de distinguer un piéton d'un lampadaire
Qu'est-ce que l'élagage dans l'apprentissage en profondeur ?
L'élagage est une technique d'apprentissage en profondeur qui aide au développement de réseaux de neurones plus petits et plus efficaces. C'est une technique d'optimisation de modèle qui consiste à éliminer les valeurs inutiles dans le tenseur de poids
Qu'est-ce que la vidéo d'apprentissage en profondeur ?
L'apprentissage en profondeur est une technique d'apprentissage automatique qui apprend les fonctionnalités et les tâches directement à partir des données. Ces données peuvent inclure des images, du texte ou du son. La vidéo utilise un exemple de problème de reconnaissance d'images pour illustrer comment les algorithmes d'apprentissage en profondeur apprennent à classer les images d'entrée dans les catégories appropriées
Que sont les algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé ?
Supervisé : toutes les données sont étiquetées et les algorithmes apprennent à prédire la sortie des données d'entrée. Non supervisé : toutes les données ne sont pas étiquetées et les algorithmes apprennent la structure inhérente à partir des données d'entrée