อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร?

2024 ผู้เขียน: Lynn Donovan | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2023-12-15 23:54

การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง เป็นคลาสของ อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ที่ใช้หลายเลเยอร์เพื่อแยกคุณลักษณะระดับสูงขึ้นเรื่อยๆ จากอินพุตดิบ ตัวอย่างเช่น ในการประมวลผลภาพ เลเยอร์ที่ต่ำกว่าอาจระบุขอบ ในขณะที่เลเยอร์ที่สูงกว่าอาจระบุแนวคิดที่เกี่ยวข้องกับมนุษย์ เช่น ตัวเลขหรือตัวอักษรหรือใบหน้า

ในทำนองเดียวกัน คุณอาจถามว่าอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร?

อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้รับความนิยมมากที่สุดคือ:

• โครงข่ายประสาทเทียม (CNN)
• โครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำ (RNNs)
• เครือข่ายหน่วยความจำระยะสั้นระยะยาว (LSTM)
• ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบเรียงซ้อน
• เครื่อง Deep Boltzmann (DBM)
• เครือข่ายความเชื่อลึก (DBN)

ต่อมา คำถามคือ คุณจะเขียนอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกได้อย่างไร? 6 ขั้นตอนในการเขียนอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องตั้งแต่เริ่มต้น: กรณีศึกษาของ Perceptron

1. ทำความเข้าใจอัลกอริทึมเบื้องต้น
2. หาแหล่งเรียนรู้ต่างๆ
3. แบ่งอัลกอริทึมออกเป็นชิ้นๆ
4. เริ่มต้นด้วยตัวอย่างง่ายๆ
5. ตรวจสอบด้วยการใช้งานที่เชื่อถือได้
6. เขียนกระบวนการของคุณ

ตัวอย่างการเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร

ตัวอย่าง ของ การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง at Work Automated Driving: นักวิจัยด้านยานยนต์กำลังใช้ การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง เพื่อตรวจจับวัตถุเช่นป้ายหยุดและสัญญาณไฟจราจรโดยอัตโนมัติ นอกจากนี้, การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง ใช้สำหรับตรวจจับคนเดินถนนซึ่งช่วยลดอุบัติเหตุ

CNN คืออะไรในการเรียนรู้เชิงลึก?

ใน การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง , convolutional โครงข่ายประสาท ( CNN หรือ ConvNet) เป็นคลาสของ โครงข่ายประสาทส่วนลึก มักใช้ในการวิเคราะห์ภาพ