Использование глубокое обучение в настоящее время часто становится горячей темой., как Netflix и Youtube успешно повысили лояльность клиентов с помощью этого метода. Глубокое обучение — это часть машинного обучения, которая обучает компьютеры основным человеческим инстинктам. В технологии глубокое обучение, существует несколько типов алгоритмов, которые можно использовать и которые вам необходимо знать, а именно:
Сверточные нейронные сети (CNN)
CNN или так называемый ConvNets — это алгоритм, который вы можете использовать. Состоит из нескольких слоев и часто используется для обработки изображений и обнаружения объектов. CNN была впервые разработана в 1988 году, когда она еще называлась LeNet и использовалась для распознавания таких символов, как почтовые индексы и номера.
Рекуррентная нейронная сеть (RNN)
Тип алгоритма глубокое обучение В результате соединения образуют регулярные циклы. Затем этот цикл обрабатывает выходные данные LTSM, которые будут использоваться в качестве входных данных для текущей фазы. Это может произойти потому, что RNN имеет внутреннюю память. В целом RNN используется для подписи изображений, анализа временных рядов, обработки естественного языка и распознавания рукописного текста.
Сеть долговременной памяти (LSTM)
Представляет тип рекуррентные нейронные сети (RNN), который может изучать и запоминать долгосрочные зависимости шаблонов. Эта технология способна запомнить всю прошлую информацию за определенные периоды. LSTM также может хранить информацию с течением времени. Они полезны для прогнозирования временных рядов, поскольку могут запоминать предыдущие входные данные. LSTM имеет цепочечную структуру, в которой четыре уровня уникальным образом взаимодействуют друг с другом.
Самоорганизующиеся карты (SOM)
SOM позволяет визуализировать данные для уменьшения размерности данных с помощью автономных искусственных нейронных сетей. Алгоритм SOM разработан, чтобы помочь пользователям понять многомерную информацию.
Без глубокого обучения Искусственный интеллект , вероятно, не будет работать. Применение глубокого обучения позволяет ИИ развиваться и «обучаться» независимо от опыта. Хотите изучить глубокое обучение и другие строительные блоки искусственного интеллекта?
Назад
