İçindekiler:

Derin öğrenme algoritmaları nelerdir?
Derin öğrenme algoritmaları nelerdir?

Video: Derin öğrenme algoritmaları nelerdir?

Video: Derin öğrenme algoritmaları nelerdir?
Video: Derin öğrenme nedir | Python yapay zeka | Yapay sinir ağları 2024, Kasım
Anonim

Derin öğrenme bir sınıftır makine öğrenimi algoritmaları ham girdiden aşamalı olarak daha yüksek seviyeli özellikler çıkarmak için birden çok katman kullanan. Örneğin, görüntü işlemede, alt katmanlar kenarları tanımlayabilirken, daha yüksek katmanlar, rakamlar, harfler veya yüzler gibi bir insanla ilgili kavramları tanımlayabilir.

Benzer şekilde, derin öğrenme algoritmaları nelerdir diye sorabilirsiniz.

En popüler derin öğrenme algoritmaları şunlardır:

  • Evrişimli Sinir Ağı (CNN)
  • Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler)
  • Uzun Kısa Vadeli Bellek Ağları (LSTM'ler)
  • Yığılmış Otomatik Kodlayıcılar.
  • Derin Boltzmann Makinesi (DBM)
  • Derin İnanç Ağları (DBN)

Daha sonra soru şu ki, bir derin öğrenme algoritmasını nasıl yazarsınız? Sıfırdan Herhangi Bir Makine Öğrenimi Algoritması Yazmanın 6 Adımı: Perceptron Örnek Olayı

  1. Algoritma hakkında temel bir anlayış edinin.
  2. Bazı farklı öğrenme kaynakları bulun.
  3. Algoritmayı parçalara ayırın.
  4. Basit bir örnekle başlayın.
  5. Güvenilir bir uygulamayla doğrulayın.
  6. İşleminizi yazın.

Basitçe, derin öğrenme örnekleri nedir?

Örnekler ile ilgili Derin Öğrenme İşyerinde Otomatik Sürüş: Otomotiv araştırmacıları kullanıyor derin öğrenme dur işaretleri ve trafik ışıkları gibi nesneleri otomatik olarak algılamak için. Ek olarak, derin öğrenme yayaları tespit etmek için kullanılır, bu da kazaları azaltmaya yardımcı olur.

Derin öğrenmede CNN nedir?

İçinde derin öğrenme , bir konvolüsyon sinir ağı ( CNN , veya ConvNet) bir sınıftır derin sinir ağları , en yaygın olarak görsel görüntüleri analiz etmek için uygulanır.

Önerilen: