CyberKoala

XR туториалы | Разработка VR/AR приложений и создание умных домов. Разработка VR арен для бизнеса

0
Ваша корзина

Обучение правилам и представлениям на основе входных данных

Глубокое обучение – это подраздел машинного обучения, который использует искусственные нейронные сети с большим количеством слоев для извлечения и представления данных. Обучение правил и представлений в глубоком обучении может происходить автоматически через процесс обучения на больших объемах данных.

Архитектуры нейронных сетей:

  1. Feedforward Neural Networks (FNN): Простейший тип нейронной сети, где данные передаются от входного слоя к выходному слою без циклов обратной связи.
  2. Convolutional Neural Networks (CNN): Эффективны для обработки изображений. Используются сверточные слои для выделения локальных особенностей.
  3. Recurrent Neural Networks (RNN): Способны работать с последовательными данными, такими как текст или временные ряды, благодаря наличию циклов обратной связи.
  4. Long Short-Term Memory Networks (LSTM) и Gated Recurrent Units (GRU): Вариации RNN, которые помогают преодолеть проблему затухания градиентов.

Обучение правил:

  1. End-to-End Learning: Позволяет модели извлекать правила из данных без явного программирования. Примеры включают в себя обучение с подкреплением и глубокое обучение с метками.
  2. Transfer Learning: Использование предварительно обученных моделей для решения новых задач. Модель, обученная на большом наборе данных, может извлекать общие представления для других задач.

Представления данных:

  1. Embeddings: Преобразование категориальных или текстовых данных в векторные представления. Word embeddings для текста или Embeddings для категорий входных данных.
  2. Feature Engineering: Создание новых признаков на основе существующих данных для улучшения производительности модели.
  3. Dimensionality Reduction: Снижение размерности данных для упрощения модели и улучшения обобщения.

Дополнительные материалы на портале:

CyberKoala Learn

А ещё эксклюзивный контент на интенсивах