डीप लर्निंग में उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम क्या हैं?

2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-18 08:24

सबसे लोकप्रिय डीप लर्निंग एल्गोरिदम हैं:

• convolutional तंत्रिका नेटवर्क (सीएनएन)
• आवर्तक तंत्रिका जाल (आरएनएन)
• लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी नेटवर्क (एलएसटीएम)
• स्टैक्ड ऑटो-एनकोडर।
• गहरा बोल्ट्जमान मशीन (डीबीएम)
• गहरा आस्था नेटवर्क (डीबीएन)

इस तरह, डीप लर्निंग एल्गोरिदम क्या हैं?

डीप लर्निंग एल्गोरिदम कई "परतों" के माध्यम से डेटा चलाएं तंत्रिका नेटवर्क एल्गोरिदम , जिनमें से प्रत्येक डेटा के सरलीकृत प्रतिनिधित्व को अगली परत तक पहुंचाता है। अधिकांश मशीन लर्निंग एल्गोरिदम कुछ सौ सुविधाओं या स्तंभों वाले डेटासेट पर अच्छी तरह से काम करते हैं।

इसके अलावा, आप एक गहन शिक्षण एल्गोरिदम 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।

इसी तरह, यह पूछा जाता है कि मशीन लर्निंग में उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम क्या हैं?

यहां 5 सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की सूची दी गई है।

• रेखीय प्रतिगमन।
• रसद प्रतिगमन।
• निर्णय वृक्ष।
• भोले बेयस।
• केएनएन।

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।