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Video: ¿Cuáles son los algoritmos utilizados en el aprendizaje profundo?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2024-01-18 08:23
Los algoritmos de aprendizaje profundo más populares son:
- Convolucional Red neuronal (CNN)
- Recurrente Redes neuronales (Enfermeras registradas)
- Memoria a corto plazo Redes (LSTM)
- Codificadores automáticos apilados.
- Profundo Boltzmann Máquina (DBM)
- Profundo Creencia Redes (DBN)
De esta forma, ¿qué son los algoritmos de aprendizaje profundo?
Algoritmos de aprendizaje profundo ejecutar datos a través de varias "capas" de algoritmos de redes neuronales , cada uno de los cuales pasa una representación simplificada de los datos a la siguiente capa. La mayoría algoritmos de aprendizaje automático funcionan bien en conjuntos de datos que tienen hasta unos pocos cientos de características o columnas.
Además, ¿cómo se escribe un algoritmo de aprendizaje profundo? 6 pasos para escribir cualquier algoritmo de aprendizaje automático desde cero: estudio de caso de Perceptron
- Obtenga una comprensión básica del algoritmo.
- Encuentre algunas fuentes de aprendizaje diferentes.
- Divida el algoritmo en trozos.
- Empiece con un ejemplo sencillo.
- Validar con una implementación confiable.
- Escribe tu proceso.
Del mismo modo, se pregunta, ¿cuáles son los algoritmos que se utilizan en el aprendizaje automático?
Aquí está la lista de los 5 algoritmos de aprendizaje automático más utilizados
- Regresión lineal.
- Regresión logística.
- Árbol de decisión.
- Bayes ingenuo.
- kNN.
¿Qué es CNN en aprendizaje profundo?
En aprendizaje profundo , un convolucional red neuronal ( CNN , o ConvNet) es una clase de redes neuronales profundas , más comúnmente aplicado al análisis de imágenes visuales.
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¿Qué son los algoritmos de aprendizaje profundo?
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¿Qué son los algoritmos de aprendizaje supervisados y no supervisados?
Supervisado: todos los datos están etiquetados y los algoritmos aprenden a predecir la salida a partir de los datos de entrada. Sin supervisión: todos los datos no están etiquetados y los algoritmos aprenden a estructura inherente a partir de los datos de entrada