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《冯maschinellem Lernen和深度学习
是什么maschinelles Lernen吗?
Maschinelles Lernen是静脉Teilbereich innerhalb der艺术Intelligenz, der西奇麻省理工学院Computeralgorithmen befasst,死西奇eigenstandig mithilfe冯Trainingsdaten和ohne explizite Programmierung verbessern能帮。Es镀金allgemein als der vielversprechendste Weg苏珥Verwirklichung静脉tatsachlich menschenahnlichen艺术Intelligenz。
grob ML-Algorithmen您能在drei Kategorien eingeteilt了:
- Uberwachtes Lernen:您geben Kennzeichnungen甚高频和军队Beispieleingaben samt窝gewunschten Ausgaben ermoglichen您es民主党Algorithmus死Regeln祖erlernen anhand der输入民主党输出zugeordnet将。
- Unuberwachtes Lernen:您geben keine Kennzeichnungen伏尔,汽水der Algorithmus塞纳河eigene合写zum Verarbeiten冯Eingaben ermitteln萤石(z。b . Erkennen verborgener召集Daten)。
- Bestarkendes Lernen麻省理工学院:Der Algorithmus interagiert wiederholt静脉dynamischen Umgebung麻省理工学院einem bestimmten ziel4,大约,静脉高谈阔论祖茂堂gewinnen奥得河汽车祖茂堂。。Der Algorithmus nahert西奇的军队wiederholtes Ausprobieren Der optimalen Losung des的问题。
在diesem Artikel geben我们杯kurzen Uberblick uber maschinelles Lernen和深度学习和超级死Unterschiede说是窝beiden Konzepten。
深度学习是什么?
深度学习是静脉德国des maschinellen Lernens, der kunstliche neuronale Netze苏珥Annaherung一个menschenahnliche Intelligenz verwendet。深度学习是冯menschlichen Neuronen inspiriert和nutzt Graphentheorie死去,嗯Gewichtungsalgorithmen在层来自Knoten anzuordnen边缘。Deep-Learning-Algorithmen eignen西奇hervorragend毛皮死Verarbeitung unstrukturierter Daten是不是Bildern奥得河说。
嗯als„深”klassifiziert了祖能帮吵架静脉神经Netz im间verborgene层来der Eingabe - der Ausgabeschicht进行感知器enthalten - der Basisstruktur进行neuronalen Netzes。这层gelten als„verborgen”,威尔的意思麻省理工学院der Außenwelt Verbindung模特大赛。Folgendes信德Beispiele毛皮Deep-Learning-Architekturen:
- 前馈(FF):Daten bewegen西奇在静脉Richtung von der Eingabeschicht军队死verborgenen层。阿莱Knoten信德miteinander verbunden和死Daten kehren聂军队死verborgenen层选择。FF将贝der Datenkomprimierung和贝der grundlegenden Bildverarbeitung verwendet。
- Rekurrente neuronale Netze (RNN):明信片艺术FF-Netzwerk das窝verborgenen层一张Zeitverzogerung hinzufugt, wodurch der Zugriff auf fruhere Informationen在内的静脉laufenden迭代ermoglicht将。这张Ruckkopplungsschleife funktioniert ahnlich以色列立das Gedachtnis fuhrt大足,dass RNNs西奇ausgezeichnet毛皮死Sprachverarbeitung eignen。静脉肠道Beispiel水平是Texterkennung死去,死西奇auf死麦芽汁stutzt,死您是haufigsten verwenden,嗯entsprechende Vorschlage祖茂堂麦臣。
- Faltendes神经元Netzwerk (CNN):明信片sogenannte褶积这mathematische操作麻省理工学院请来两Funktionen军队死一张dritte Funktion erzeugt将,beschreibt死去,是不是死的军队的风景明信片死安德利果汁modifiziert将。cnn的primar毛皮死Bilderkennung和-klassifizierung verwendet和信德死„der KI眼球”。死verborgenen层einem CNN fungieren als mathematische过滤器,死gewichtete Summen verwenden,嗯克恩顿州,Farben, Kontraste制裁Elemente祖茂堂identifizieren进行像素。
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Maschinelles Lernen和深度学习
深度学习镀金als Unterart des maschinellen Lernens。Das Hauptunterscheidungsmerkmal Das Deep-Learning-Algorithmen·冯·anderen ML-Algorithmen unterscheidet,是死Verwendung冯艺术neuronalen Netzen。和das Hauptmerkmal, das来自einem neuronalen Netzwerk静脉深奥得河„tiefes”Netzwerk macht,坚持das Vorhandensein verborgener层来der Eingangs - der Ausgangsschicht,死静脉Basis-Perceptron bilden。
Vorteile冯深度学习
Deep-Learning-Algorithmen eignen西奇hervorragend毛皮死Verarbeitung unstrukturierter Daten, sofern您超级死entsprechende Verarbeitungsleistung verfugen。Dadurch帽子das深度学习杯Vorteil较为anderen maschinellen ML-Algorithmen, es嗯要是unuberwachtes Lernen和bestarkendes Lernen可以。死在der KI信德恐怖袭击Fortschritte hohem Maße Verbesserungen贝der Machbarkeit冯neuronalen Deep-Learning-Netzwerken军队Verbesserungen贝Rechenleistung和Daten-Storage祖茂堂verdanken。
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