Най-често използваните алгоритми за дълбоко обучение

Въведение

„Алгоритмите за дълбоко обучение“ стават все по-популярни, тъй като количеството налични данни продължава да расте. Те революционизират областта на Машинното обучениеg.

Има много различни типове „алгоритми за дълбоко обучение“, но някои от най-често използваните включват конволюционни невронни мрежи (CNN), повтарящи се невронни мрежи (RNN) и мрежи с дълга краткосрочна памет (LSTM).

Ето някои от най-често използваните алгоритми за дълбоко обучение от Data Scientists:-

Конволюционни невронни мрежи (CNN)

CNN са вид невронни мрежи, които са особено подходящи за задачи за класифициране и разпознаване на изображения.

Мрежи за дълга краткосрочна памет (LSTM)

LSTM са вид невронни мрежи, които са проектирани да запомнят дългосрочни зависимости.

Gated Recurrent Unit Networks (GRU)

GRU са вид невронни мрежи, които са подобни на LSTM, но обикновено са по-ефективни по отношение на времето за обучение и производителността.

Мрежи за дълбоки убеждения (DBNs)

DBN са вид невронни мрежи, които са съставени от множество слоеве от латентни променливи.

Ограничени машини на Болцман (RBM)

RBM са вид невронни мрежи, които са съставени от един слой скрити променливи.

Автоенкодери

Автоенкодерите са вид невронна мрежа, която се състои от енкодер и декодер. Енкодерът картографира входните данни към латентно пространство, докато декодерът картографира латентното пространство обратно към оригиналните входни данни.

Генеративни състезателни мрежи (GANs)

GAN са вид невронна мрежа, която се състои от две мрежи, генератор и дискриминатор. Генераторната мрежа генерира синтетични данни, които след това се подават към дискриминаторната мрежа, която се опитва да класифицира данните като истински или фалшиви.

Заключение

„Алгоритмите за дълбоко обучение“ стават все по-мощни и са в състояние да постигнат впечатляващи резултати при различни задачи. Тъй като данните продължават да растат, популярността на „алгоритмите за задълбочено обучение“ също ще нараства.