डीप लर्निंग एल्गोरिदम क्या हैं?

2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47

ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना का एक वर्ग है मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जो कच्चे इनपुट से उच्च स्तरीय सुविधाओं को उत्तरोत्तर निकालने के लिए कई परतों का उपयोग करता है। उदाहरण के लिए, छवि प्रसंस्करण में, निचली परतें किनारों की पहचान कर सकती हैं, जबकि उच्च परतें मानव के लिए प्रासंगिक अवधारणाओं जैसे अंकों या अक्षरों या चेहरों की पहचान कर सकती हैं।

इसी तरह, आप पूछ सकते हैं कि गहन शिक्षण एल्गोरिदम क्या हैं?

सबसे लोकप्रिय डीप लर्निंग एल्गोरिदम हैं:

• कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन)
• आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन)
• लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी नेटवर्क (LSTMs)
• स्टैक्ड ऑटो-एनकोडर।
• डीप बोल्ट्जमैन मशीन (DBM)
• डीप बिलीफ नेटवर्क्स (DBN)

इसके बाद, प्रश्न यह है कि आप एक गहन शिक्षण एल्गोरिथम कैसे लिखते हैं? स्क्रैच से किसी भी मशीन लर्निंग एल्गोरिथम को लिखने के लिए 6 चरण: परसेप्ट्रॉन केस स्टडी

1. एल्गोरिथम की एक बुनियादी समझ प्राप्त करें।
2. कुछ अलग सीखने के स्रोत खोजें।
3. एल्गोरिथ्म को टुकड़ों में तोड़ें।
4. एक साधारण उदाहरण से शुरू करें।
5. एक विश्वसनीय कार्यान्वयन के साथ मान्य करें।
6. अपनी प्रक्रिया लिखें।

बस इतना ही, गहन शिक्षण उदाहरण क्या हैं?

उदाहरण का ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना काम पर स्वचालित ड्राइविंग: ऑटोमोटिव शोधकर्ता उपयोग कर रहे हैं ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना स्टॉप साइन और ट्रैफिक लाइट जैसी वस्तुओं का स्वचालित रूप से पता लगाने के लिए। इसके साथ - साथ, ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना पैदल चलने वालों का पता लगाने के लिए उपयोग किया जाता है, जो दुर्घटनाओं को कम करने में मदद करता है।

गहरी शिक्षा में सीएनएन क्या है?

में ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना , एक दृढ़ संकल्प तंत्रिका नेटवर्क ( सीएनएन , या ConvNet) का एक वर्ग है गहरे तंत्रिका नेटवर्क , आमतौर पर दृश्य इमेजरी का विश्लेषण करने के लिए लागू किया जाता है।