İçindekiler:

Derin öğrenmede kullanılan algoritmalar nelerdir?
Derin öğrenmede kullanılan algoritmalar nelerdir?

Video: Derin öğrenmede kullanılan algoritmalar nelerdir?

Video: Derin öğrenmede kullanılan algoritmalar nelerdir?
Video: Derin öğrenme algoritmaları ile zaman serisi tahmin modelleri 2024, Aralık
Anonim

En popüler derin öğrenme algoritmaları şunlardır:

  • evrişimsel Sinir ağı (CNN)
  • tekrarlayan Nöral ağlar (RNN'ler)
  • Uzun Kısa Süreli Bellek Ağlar (LSTM'ler)
  • Yığılmış Otomatik Kodlayıcılar.
  • Derin Boltzmann makine (DBM)
  • Derin inanç Ağlar (DBN)

Bu şekilde derin öğrenme algoritmaları nelerdir?

Derin öğrenme algoritmaları verileri birkaç "katman" üzerinden çalıştırın sinir ağı algoritmaları , her biri verilerin basitleştirilmiş bir temsilini bir sonraki katmana geçirir. Çoğu makine öğrenimi algoritmaları birkaç yüz özelliğe veya sütuna sahip veri kümelerinde iyi çalışır.

Ayrıca, 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.

Benzer şekilde makine öğrenmesinde kullanılan algoritmalar nelerdir sorusu sorulur.

İşte en sık kullanılan 5 makine öğrenme algoritmasının listesi

  • Doğrusal Regresyon.
  • Lojistik regresyon.
  • Karar ağacı.
  • Naif bayanlar.
  • kNN.

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: