Quels sont les algorithmes utilisés en deep learning ?

2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2024-01-18 08:24

Les algorithmes d'apprentissage en profondeur les plus populaires sont:

• Convolutif Réseau neuronal (CNN)
• Récurrent Les réseaux de neurones (RNN)
• Mémoire longue à court terme Réseaux (LSTM)
• Encodeurs automatiques empilés.
• Profond Boltzmann Machine (DBM)
• Profond Croyance Réseaux (DBN)

De cette façon, que sont les algorithmes de deep learning ?

Algorithmes d'apprentissage en profondeur exécuter les données à travers plusieurs « couches » de algorithmes de réseau neuronal , dont chacun transmet une représentation simplifiée des données à la couche suivante. Plus algorithmes d'apprentissage automatique fonctionnent bien sur des ensembles de données contenant jusqu'à quelques centaines d'entités ou de colonnes.

De plus, 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

1. Obtenez une compréhension de base de l'algorithme.
2. Trouvez différentes sources d'apprentissage.
3. Divisez l'algorithme en morceaux.
4. Commencez par un exemple simple.
5. Validez avec une implémentation de confiance.
6. Écrivez votre processus.

De même, se demande-t-on, quels sont les algorithmes utilisés en machine learning ?

Voici la liste des 5 algorithmes de machine learning les plus couramment utilisés

• Régression linéaire.
• Régression logistique.
• Arbre de décision.
• Naïf Bayes.
• kNN.

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.