מהם אלגוריתמי למידה עמוקה?

2024 מְחַבֵּר: Lynn Donovan | [email protected]. שונה לאחרונה: 2023-12-15 23:47

למידה עמוקה הוא מחלקה של אלגוריתמים של למידת מכונה שמשתמש במספר שכבות כדי לחלץ בהדרגה תכונות ברמה גבוהה יותר מהקלט הגולמי. לדוגמה, בעיבוד תמונה, שכבות נמוכות יותר עשויות לזהות קצוות, בעוד שכבות גבוהות יותר עשויות לזהות את המושגים הרלוונטיים לאדם כמו ספרות או אותיות או פרצופים.

באופן דומה, אתם עשויים לשאול, מהם אלגוריתמי הלמידה העמוקה?

האלגוריתמים הפופולריים ביותר של למידה עמוקה הם:

• Convolutional Neural Network (CNN)
• רשתות עצביות חוזרות (RNNs)
• רשתות זיכרון לטווח קצר ארוך (LSTMs)
• מקודדים אוטומטיים מוערמים.
• Deep Boltzmann Machine (DBM)
• רשתות אמונה עמוקות (DBN)

לאחר מכן, השאלה היא איך כותבים אלגוריתם למידה עמוקה? 6 שלבים לכתיבת כל אלגוריתם למידת מכונה מאפס: תיאור מקרה של Perceptron

1. קבל הבנה בסיסית של האלגוריתם.
2. מצא כמה מקורות למידה שונים.
3. חלק את האלגוריתם לחלקים.
4. התחל עם דוגמה פשוטה.
5. אימות באמצעות יישום מהימן.
6. כתוב את התהליך שלך.

פשוט כך, מהי דוגמאות ללמידה עמוקה?

דוגמאות שֶׁל למידה עמוקה בעבודה נהיגה אוטומטית: חוקרי רכב משתמשים למידה עמוקה לזיהוי אוטומטי של עצמים כגון תמרורי עצור ורמזורים. בנוסף, למידה עמוקה משמש לזיהוי הולכי רגל, מה שעוזר להפחית תאונות.

מה זה CNN בלמידה עמוקה?

ב למידה עמוקה , קונבולוציונית רשת נוירונים ( CNN , או ConvNet) הוא מחלקה של רשתות עצביות עמוקות , מיושם לרוב לניתוח דימויים חזותיים.