Daftar Isi:

Apa saja algoritma yang digunakan dalam pembelajaran mendalam?
Apa saja algoritma yang digunakan dalam pembelajaran mendalam?

Video: Apa saja algoritma yang digunakan dalam pembelajaran mendalam?

Video: Apa saja algoritma yang digunakan dalam pembelajaran mendalam?
Video: ALGORITMA dalam PEMROGRAMAN 2024, Desember
Anonim

Algoritma pembelajaran mendalam yang paling populer adalah:

  • berbelit-belit Jaringan syaraf (CNN)
  • Berulang Jaringan Saraf (RNN)
  • Memori Jangka Pendek Panjang Jaringan (LSTM)
  • Auto-Encoder Bertumpuk.
  • Dalam Boltzmann Mesin (DBM)
  • Dalam Keyakinan Jaringan (DBN)

Dengan cara ini, apa itu algoritma pembelajaran yang mendalam?

Algoritma pembelajaran mendalam menjalankan data melalui beberapa "lapisan" dari algoritma jaringan saraf , yang masing-masing meneruskan representasi data yang disederhanakan ke lapisan berikutnya. Paling algoritma pembelajaran mesin bekerja dengan baik pada kumpulan data yang memiliki hingga beberapa ratus fitur, atau kolom.

Juga, bagaimana Anda menulis algoritma pembelajaran yang mendalam? 6 Langkah Untuk Menulis Algoritma Pembelajaran Mesin Dari Awal: Studi Kasus Perceptron

  1. Dapatkan pemahaman dasar tentang algoritma.
  2. Temukan beberapa sumber belajar yang berbeda.
  3. Pecah algoritma menjadi beberapa bagian.
  4. Mulailah dengan contoh sederhana.
  5. Validasi dengan implementasi tepercaya.
  6. Tulis proses Anda.

Demikian pula, ditanyakan, algoritma apa yang digunakan dalam pembelajaran mesin?

Berikut adalah daftar 5 algoritma pembelajaran mesin yang paling umum digunakan

  • Regresi linier.
  • Regresi logistik.
  • Pohon Keputusan.
  • Bayes Naif.
  • kn.

Apa itu CNN dalam pembelajaran mendalam?

Di dalam pembelajaran yang mendalam , sebuah konvolusi jaringan syaraf ( CNN , atau ConvNet) adalah kelas dari jaringan saraf yang dalam , paling umum diterapkan untuk menganalisis citra visual.

Direkomendasikan: