Дълбоко учене

Автор: Eugene Taylor
Дата На Създаване: 10 Август 2021
Дата На Актуализиране: 22 Юни 2024
Anonim
Deep Learning with TensorFlow @ Sofia University - Lecture 0 | Course intro
Видео: Deep Learning with TensorFlow @ Sofia University - Lecture 0 | Course intro

Съдържание

Определение - Какво означава задълбочено обучение?

Дълбокото обучение е съвкупност от алгоритми, използвани в машинното обучение, използвани за моделиране на абстракции на високо ниво в данните чрез използването на моделни архитектури, които са съставени от множество нелинейни трансформации. Той е част от широко семейство от методи, използвани за машинно обучение, които се основават на представяне на данни за учене.


Въведение в Microsoft Azure и Microsoft Cloud | В това ръководство ще научите какво представлява компютърните изчисления и как Microsoft Azure може да ви помогне да мигрирате и стартирате бизнеса си от облака.

Техопедия обяснява Deep Learning

Дълбокото обучение е специфичен подход, използван за изграждане и обучение на невронни мрежи, които се считат за много обещаващи възли за вземане на решения. Алгоритъмът се счита за дълбок, ако входните данни се предават през серия от нелинейности или нелинейни трансформации, преди да станат изходни. За разлика от това, повечето съвременни алгоритми за машинно обучение се считат за „плитки“, тъй като входът може да върви само на няколко нива на подпрограмно извикване.

Дълбокото обучение премахва ръчната идентификация на характеристиките в данните и вместо това разчита какъв тренировъчен процес има, за да открие полезните модели във входните примери. Това прави обучението на невронната мрежа по-лесно и по-бързо и може да даде по-добър резултат, който напредва в областта на изкуствения интелект.