딥러닝 알고리즘 예제

Posted on

다른 사람들은 딥 러닝을 모든 것을 포괄하는 솔루션이 아니라 강력한 AI를 실현하기 위한 한 걸음으로 바라봐야 한다고 지적합니다. 딥 러닝 방법의 힘에도 불구하고 이 목표를 완전히 실현하는 데 필요한 기능은 여전히 부족합니다. 연구 심리학자 게리 마커스 지적: 즉, 그라데이션 하강은 최고의 일치를 찾기 위해 모든 다른 모든 무게를 재조합하지 않습니다 – 경로 찾기의 방법은 관련 무게 공간을 축소, 따라서 업데이트 및 필요한 계산의 수, 많은 수의 크기에 의해. 또한 Hinton의 캡슐 네트워크와 같은 알고리즘은 정확한 모델에 수렴하기 위해 훨씬 적은 양의 데이터 인스턴스를 필요로 합니다. 즉, 현재의 연구는 딥 러닝의 무차별적인 본질을 해결할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 그는 기능 학습을 사용하여 좋은 표현을 발견하고 배울 수있는 알고리즘 능력의 관점에서 딥 러닝을 설명합니다. 그는 2012년 “감독되지 않은 및 이전 학습을 위한 표현의 딥 러닝”이라는 제목의 논문에서 “숨겨진 레이어가 데이터에서 기능 학습자 역할을 한다는 것을 이해했습니다. 입력 데이터에 비선형 변환(활성화 함수)을 연속적으로 적용하여 이를 새 공간인 기능 공간으로 매핑합니다. 분류 작업의 경우 클래스가 더 쉬워집니다(선형) 이 기능 공간을 구분합니다.

회귀의 경우 는 어떻습니까? 회귀를 위한 심층 신경망 모델에서 숨겨진 레이어의 기능은 무엇입니까? 저는 빅 데이터를 활용한 분산 IDS(침입 탐지 시스템) 플랫폼에서 일하는 박사 과정 학생이며, 기계 학습 알고리즘을 사용하여 일부 시그니처 기반 공격을 탐지하고 있습니다. “데이터 중독”에서 거짓 데이터는 기계 학습 시스템의 교육 세트로 계속 밀수되어 숙달되지 않습니다. [205] AI 분야는 광범위하며 오랫동안 주변에 있었습니다. 딥 러닝은 AI의 하위 분야인 기계 학습 분야의 하위 집합입니다. 일반적으로 “표준” 피드 포워드 다층 네트워크에서 딥 러닝 네트워크를 구별하는 측면은 다음과 같습니다. 혼란. 처음에는 혼란스러웠고 1990년대와 2000년대 초반에 신경망을 배우고 사용하는 많은 동료와 친구들이 있었습니다. 감독 학습은 다음과 같이 설명할 수 있습니다: 레이블이 붙은 학습 데이터를 사용하여 입력 변수(X)에서 출력 변수(Y)까지 매핑 함수를 학습합니다.

MATLAB은 몇 줄의 코드만으로 전문가 없이 딥 러닝을 수행할 수 있습니다. 신속하게 시작하고, 모델을 만들고 시각화하고, 서버 및 임베디드 디바이스에 모델을 배포할 수 있습니다. 이 문서는 이론적으로 가장 좋은 (초보자로) 나를 위해 가장 잘 묘사하지만 나는 실제 문제 / 시나리오에서 알고리즘 사용 사례를 관련시킬 수 없습니다 그래서 ML에 새로운. U는 나에게 다른 실시간 / 실제 비즈니스 문제와 각 알고리즘을 관련시킬 수있는 몇 가지 링크를 제안 할 수 있습니까? 상호 보완적인 사전을 사용하여 상위 두 계층이 무방향 연관 메모리를 형성하는 경우 한 번에 한 계층씩 깊고 지향적인 믿음 네트워크를 학습할 수 있는 빠르고 탐욕스러운 알고리즘을 도출합니다. 이 게시물에서는 다양한 전문가와 현장 리더의 의견을 통해 딥 러닝이 무엇인지 정확히 알게 될 것입니다. 2016년 “지능형 컴퓨터 시스템 구축을 위한 딥 러닝”이라는 제목의 강연에서 그는 딥 러닝이 실제로 큰 신경망에 관한 것이라는 비슷한 맥락에서 논평했습니다. 신경망은 기계 학습을 위한 한 가지 유형의 모델입니다. 그들은 적어도 50 년 동안 주변에 있었습니다. 신경망의 기본 단위는 포유류 뇌의 생물학적 뉴런에 느슨하게 기초하는 노드입니다. 뉴런 사이의 연결은 또한 생물학적 뇌에 모델링, 이러한 연결은 시간이 지남에 따라 개발 하는 방법 (와 함께 “훈련”).