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Quais são os algoritmos usados no aprendizado profundo?
Quais são os algoritmos usados no aprendizado profundo?

Vídeo: Quais são os algoritmos usados no aprendizado profundo?

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Vídeo: O que é Deep Learning (Aprendizado profundo) - Uma Introdução para Iniciantes 2024, Novembro
Anonim

Os algoritmos de aprendizagem profunda mais populares são:

  • Convolucional Rede neural (CNN)
  • Recorrente Redes neurais (RNNs)
  • Memória Longa de Curto Prazo Redes (LSTMs)
  • Codificadores automáticos empilhados.
  • Profundo Boltzmann Máquina (DBM)
  • Profundo Crença Redes (DBN)

Desse modo, o que são algoritmos de aprendizado profundo?

Algoritmos de aprendizagem profunda executar dados através de várias "camadas" de algoritmos de rede neural , cada um dos quais passa uma representação simplificada dos dados para a próxima camada. Maioria algoritmos de aprendizado de máquina funcionam bem em conjuntos de dados que têm até algumas centenas de recursos ou colunas.

Além disso, como você escreve um algoritmo de aprendizado profundo? 6 etapas para escrever qualquer algoritmo de aprendizado de máquina do zero: estudo de caso do Perceptron

  1. Obtenha uma compreensão básica do algoritmo.
  2. Encontre algumas fontes de aprendizagem diferentes.
  3. Divida o algoritmo em partes.
  4. Comece com um exemplo simples.
  5. Valide com uma implementação confiável.
  6. Escreva seu processo.

Da mesma forma, pergunta-se quais são os algoritmos usados no aprendizado de máquina?

Aqui está a lista dos 5 algoritmos de aprendizado de máquina mais comumente usados

  • Regressão linear.
  • Regressão Logística.
  • Árvore de decisão.
  • Baías ingénuas.
  • kNN.

O que é a CNN no aprendizado profundo?

No aprendizado profundo , um convolucional rede neural ( CNN , ou ConvNet) é uma classe de redes neurais profundas , mais comumente aplicado à análise de imagens visuais.

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