你必须了解的深度学习算法类型
利用 深度学习 目前经常成为热门话题，Netflix 和 Youtube 如何使用此方法成功提高客户忠诚度。深度学习 是机器学习的一部分，其功能是训练计算机了解基本的人类本能。在科技方面 深度学习，有几种类型的算法可以使用并且你需要了解，即：
卷积神经网络（CNN）
CNN 或俗称的 ConvNets 是一种可以使用的算法。由多个层组成，通常用于图像处理和对象检测。 CNN 于 1988 年首次开发，当时仍称为 LeNet，用于识别邮政编码和数字等字符。
循环神经网络 (RNN)
算法类型 深度学习 这会导致形成规则循环的连接。然后，该循环处理 LTSM 的输出，以用作当前阶段的输入。之所以会发生这种情况，是因为 RNN 有内部记忆。一般来说，RNN 用于为图像添加字幕、分析时间序列、处理自然语言和识别手写体。
长短期记忆网络 (LSTM)
代表一种类型 循环神经网络 (RNN) 可以学习和记忆长期模式依赖关系。这项技术能够记住特定时期的所有过去信息。 LSTM 还可以随着时间的推移存储信息。它们对于时间序列预测很有用，因为它们可以记住以前的输入。 LSTM 具有链状结构，其中四层以独特的方式相互作用。
自组织映射 (SOM)
SOM 通过自操作人工神经网络实现数据可视化以降低数据维度。 SOM算法旨在帮助用户理解高维信息。
如果没有深度学习， 人工智能 可能不起作用。深度学习的应用让AI能够独立于经验进行开发和“学习”。 有兴趣学习深度学习和其他人工智能构建模块吗？
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