Apa itu pembelajaran mendalam
Pembelajaran mendalam ialah kaedah pembelajaran mesin yang memproses dan menganalisis sejumlah besar data dengan mensimulasikan prinsip kerja otak manusia Terasnya ialah rangkaian saraf, yang terdiri daripada pelbagai peringkat neuron, dan setiap lapisan neuron bertanggungjawab. untuk memproses ciri-ciri yang berbeza. Pembelajaran mendalam menggunakan rangkaian saraf berbilang lapisan untuk mengekstrak ciri data dan menggunakan ciri ini untuk pengelasan, ramalan dan tugasan lain. Pembelajaran mendalam ialah kaedah pembelajaran mesin dengan prospek aplikasi yang luas. Ia telah mencapai hasil yang luar biasa dalam banyak bidang Dengan perkembangan teknologi yang berterusan, ia akan memainkan peranan yang lebih besar dalam lebih banyak bidang pada masa hadapan.
Sistem pengendalian tutorial ini: sistem Windows 10, komputer DELL G3.
Pembelajaran mendalam ialah kaedah pembelajaran mesin yang memproses dan menganalisis sejumlah besar data dengan mensimulasikan prinsip kerja otak manusia. Teras pembelajaran mendalam ialah rangkaian saraf, yang terdiri daripada pelbagai peringkat neuron, setiap lapisan neuron bertanggungjawab untuk memproses ciri yang berbeza. Pembelajaran mendalam menggunakan rangkaian saraf berbilang lapisan untuk mengekstrak ciri data dan menggunakan ciri ini untuk pengelasan, ramalan dan tugasan lain.
Berbanding dengan kaedah pembelajaran mesin tradisional, pembelajaran mendalam mempunyai kelebihan berikut:
1 Pembelajaran ciri automatik: Pembelajaran mendalam secara automatik boleh mempelajari ciri daripada sejumlah besar data tanpa pengekstrakan manual. Ini menjadikan pembelajaran mendalam lebih cekap dan tepat apabila memproses data yang kompleks (seperti imej, pertuturan, dsb.).
2 Keupayaan pembelajaran yang berkuasa: Pembelajaran mendalam mempunyai keupayaan pembelajaran yang berkuasa dan boleh mempelajari ciri yang lebih kompleks dan abstrak daripada data yang besar untuk mencapai pemodelan tugas yang kompleks.
3 Keupayaan generalisasi: Selepas latihan yang mencukupi, model pembelajaran mendalam boleh membuat generalisasi dengan baik kepada data baharu, dengan itu mencapai prestasi yang lebih baik pada data baharu.
4 Pengkomputeran selari: Model pembelajaran mendalam biasanya boleh dikira dengan cekap pada peranti pengkomputeran selari seperti GPU, dengan itu mempercepatkan proses latihan model.
Pembelajaran mendalam telah mencapai keputusan yang luar biasa dalam banyak bidang, seperti penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi, pengecaman pertuturan, sistem pengesyoran, dsb. Berikut adalah beberapa kes aplikasi pembelajaran mendalam dalam pelbagai bidang:
1 Visi Komputer: Pembelajaran mendalam digunakan secara meluas dalam bidang penglihatan komputer, seperti klasifikasi imej (seperti pertandingan ImageNet), pengesanan sasaran (seperti pengesanan pejalan kaki. ), pembahagian imej ( Seperti analisis imej perubatan), dsb.
2 Pemprosesan bahasa semula jadi: Aplikasi pembelajaran mendalam dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi termasuk klasifikasi teks, analisis sentimen, terjemahan mesin, dll. Sebagai contoh, sistem terjemahan mesin saraf Google menggunakan teknologi pembelajaran mendalam untuk mencapai terjemahan automatik antara bahasa yang berbeza.
3 Pengecaman pertuturan: Penerapan pembelajaran mendalam dalam bidang pengecaman pertuturan termasuk pengecaman pertuturan, pengecaman pembesar suara, dsb. Contohnya, Siri Apple dan sistem pengecaman pertuturan Google kedua-duanya menggunakan teknologi pembelajaran mendalam untuk mencapai pengecaman tepat bagi arahan suara pengguna.
4. Sistem pengesyoran: Aplikasi pembelajaran mendalam dalam bidang sistem pengesyoran termasuk pengesyoran berasaskan kandungan, penapisan kolaboratif, dsb. Sebagai contoh, kedua-dua Amazon dan Netflix menggunakan teknologi pembelajaran mendalam untuk menyediakan pengguna dengan pengesyoran yang diperibadikan.
Ringkasnya, pembelajaran mendalam ialah kaedah pembelajaran mesin dengan prospek aplikasi yang luas, dan ia telah mencapai hasil yang luar biasa dalam banyak bidang. Memandangkan teknologi pembelajaran mendalam terus berkembang, ia akan memainkan peranan yang lebih besar dalam lebih banyak bidang pada masa hadapan.
Atas ialah kandungan terperinci Apa itu pembelajaran mendalam. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
Kaedah dan langkah untuk menggunakan BERT untuk analisis sentimen dalam Python
Jan 22, 2024 pm 04:24 PM
BERT ialah model bahasa pembelajaran mendalam pra-latihan yang dicadangkan oleh Google pada 2018. Nama penuh ialah BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers, yang berdasarkan seni bina Transformer dan mempunyai ciri pengekodan dwiarah. Berbanding dengan model pengekodan sehala tradisional, BERT boleh mempertimbangkan maklumat kontekstual pada masa yang sama semasa memproses teks, jadi ia berfungsi dengan baik dalam tugas pemprosesan bahasa semula jadi. Dwiarahnya membolehkan BERT memahami dengan lebih baik hubungan semantik dalam ayat, dengan itu meningkatkan keupayaan ekspresif model. Melalui kaedah pra-latihan dan penalaan halus, BERT boleh digunakan untuk pelbagai tugas pemprosesan bahasa semula jadi, seperti analisis sentimen, penamaan.
Analisis fungsi pengaktifan AI yang biasa digunakan: amalan pembelajaran mendalam Sigmoid, Tanh, ReLU dan Softmax
Dec 28, 2023 pm 11:35 PM
Fungsi pengaktifan memainkan peranan penting dalam pembelajaran mendalam Ia boleh memperkenalkan ciri tak linear ke dalam rangkaian saraf, membolehkan rangkaian belajar dengan lebih baik dan mensimulasikan hubungan input-output yang kompleks. Pemilihan dan penggunaan fungsi pengaktifan yang betul mempunyai kesan penting terhadap prestasi dan hasil latihan rangkaian saraf Artikel ini akan memperkenalkan empat fungsi pengaktifan yang biasa digunakan: Sigmoid, Tanh, ReLU dan Softmax, bermula dari pengenalan, senario penggunaan, kelebihan, kelemahan dan penyelesaian pengoptimuman Dimensi dibincangkan untuk memberi anda pemahaman yang menyeluruh tentang fungsi pengaktifan. 1. Fungsi Sigmoid Pengenalan kepada formula fungsi SIgmoid: Fungsi Sigmoid ialah fungsi tak linear yang biasa digunakan yang boleh memetakan sebarang nombor nyata antara 0 dan 1. Ia biasanya digunakan untuk menyatukan
Pembenaman ruang terpendam: penjelasan dan demonstrasi
Jan 22, 2024 pm 05:30 PM
Pembenaman Ruang Terpendam (LatentSpaceEmbedding) ialah proses memetakan data berdimensi tinggi kepada ruang berdimensi rendah. Dalam bidang pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, pembenaman ruang terpendam biasanya merupakan model rangkaian saraf yang memetakan data input berdimensi tinggi ke dalam set perwakilan vektor berdimensi rendah ini sering dipanggil "vektor terpendam" atau "terpendam pengekodan". Tujuan pembenaman ruang terpendam adalah untuk menangkap ciri penting dalam data dan mewakilinya ke dalam bentuk yang lebih ringkas dan mudah difahami. Melalui pembenaman ruang terpendam, kami boleh melakukan operasi seperti memvisualisasikan, mengelaskan dan mengelompokkan data dalam ruang dimensi rendah untuk memahami dan menggunakan data dengan lebih baik. Pembenaman ruang terpendam mempunyai aplikasi yang luas dalam banyak bidang, seperti penjanaan imej, pengekstrakan ciri, pengurangan dimensi, dsb. Pembenaman ruang terpendam adalah yang utama
Di luar ORB-SLAM3! SL-SLAM: Adegan bertekstur lemah ringan, kegelisahan teruk dan lemah semuanya dikendalikan
May 30, 2024 am 09:35 AM
Ditulis sebelum ini, hari ini kita membincangkan bagaimana teknologi pembelajaran mendalam boleh meningkatkan prestasi SLAM berasaskan penglihatan (penyetempatan dan pemetaan serentak) dalam persekitaran yang kompleks. Dengan menggabungkan kaedah pengekstrakan ciri dalam dan pemadanan kedalaman, di sini kami memperkenalkan sistem SLAM visual hibrid serba boleh yang direka untuk meningkatkan penyesuaian dalam senario yang mencabar seperti keadaan cahaya malap, pencahayaan dinamik, kawasan bertekstur lemah dan seks yang teruk. Sistem kami menyokong berbilang mod, termasuk konfigurasi monokular, stereo, monokular-inersia dan stereo-inersia lanjutan. Selain itu, ia juga menganalisis cara menggabungkan SLAM visual dengan kaedah pembelajaran mendalam untuk memberi inspirasi kepada penyelidikan lain. Melalui percubaan yang meluas pada set data awam dan data sampel sendiri, kami menunjukkan keunggulan SL-SLAM dari segi ketepatan kedudukan dan keteguhan penjejakan.
Daripada asas kepada amalan, semak sejarah pembangunan pengambilan vektor Elasticsearch
Oct 23, 2023 pm 05:17 PM
1. Pengenalan Pengambilan semula vektor telah menjadi komponen teras sistem carian dan pengesyoran moden. Ia membolehkan pemadanan pertanyaan dan pengesyoran yang cekap dengan menukar objek kompleks (seperti teks, imej atau bunyi) kepada vektor berangka dan melakukan carian persamaan dalam ruang berbilang dimensi. Daripada asas kepada amalan, semak semula sejarah pembangunan vektor retrieval_elasticsearch Elasticsearch Sebagai enjin carian sumber terbuka yang popular, pembangunan Elasticsearch dalam pengambilan vektor sentiasa menarik perhatian ramai. Artikel ini akan menyemak sejarah pembangunan pengambilan vektor Elasticsearch, memfokuskan pada ciri dan kemajuan setiap peringkat. Mengambil sejarah sebagai panduan, adalah mudah untuk semua orang mewujudkan rangkaian penuh pengambilan vektor Elasticsearch.
Fahami dalam satu artikel: kaitan dan perbezaan antara AI, pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam
Mar 02, 2024 am 11:19 AM
Dalam gelombang perubahan teknologi yang pesat hari ini, Kecerdasan Buatan (AI), Pembelajaran Mesin (ML) dan Pembelajaran Dalam (DL) adalah seperti bintang terang, menerajui gelombang baharu teknologi maklumat. Ketiga-tiga perkataan ini sering muncul dalam pelbagai perbincangan dan aplikasi praktikal yang canggih, tetapi bagi kebanyakan peneroka yang baru dalam bidang ini, makna khusus dan hubungan dalaman mereka mungkin masih diselubungi misteri. Jadi mari kita lihat gambar ini dahulu. Dapat dilihat bahawa terdapat korelasi rapat dan hubungan progresif antara pembelajaran mendalam, pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Pembelajaran mendalam ialah bidang khusus pembelajaran mesin dan pembelajaran mesin
Super kuat! 10 algoritma pembelajaran mendalam teratas!
Mar 15, 2024 pm 03:46 PM
Hampir 20 tahun telah berlalu sejak konsep pembelajaran mendalam dicadangkan pada tahun 2006. Pembelajaran mendalam, sebagai revolusi dalam bidang kecerdasan buatan, telah melahirkan banyak algoritma yang berpengaruh. Jadi, pada pendapat anda, apakah 10 algoritma teratas untuk pembelajaran mendalam? Berikut adalah algoritma teratas untuk pembelajaran mendalam pada pendapat saya Mereka semua menduduki kedudukan penting dari segi inovasi, nilai aplikasi dan pengaruh. 1. Latar belakang rangkaian saraf dalam (DNN): Rangkaian saraf dalam (DNN), juga dipanggil perceptron berbilang lapisan, adalah algoritma pembelajaran mendalam yang paling biasa Apabila ia mula-mula dicipta, ia dipersoalkan kerana kesesakan kuasa pengkomputeran tahun, kuasa pengkomputeran, Kejayaan datang dengan letupan data. DNN ialah model rangkaian saraf yang mengandungi berbilang lapisan tersembunyi. Dalam model ini, setiap lapisan menghantar input ke lapisan seterusnya dan
AlphaFold 3 dilancarkan, meramalkan secara menyeluruh interaksi dan struktur protein dan semua molekul hidupan, dengan ketepatan yang jauh lebih tinggi berbanding sebelum ini
Jul 16, 2024 am 12:08 AM
Editor |. Kulit Lobak Sejak pengeluaran AlphaFold2 yang berkuasa pada tahun 2021, saintis telah menggunakan model ramalan struktur protein untuk memetakan pelbagai struktur protein dalam sel, menemui ubat dan melukis "peta kosmik" setiap interaksi protein yang diketahui. Baru-baru ini, Google DeepMind mengeluarkan model AlphaFold3, yang boleh melakukan ramalan struktur bersama untuk kompleks termasuk protein, asid nukleik, molekul kecil, ion dan sisa yang diubah suai. Ketepatan AlphaFold3 telah dipertingkatkan dengan ketara berbanding dengan banyak alat khusus pada masa lalu (interaksi protein-ligan, interaksi asid protein-nukleik, ramalan antibodi-antigen). Ini menunjukkan bahawa dalam satu rangka kerja pembelajaran mendalam yang bersatu, adalah mungkin untuk dicapai