Ми працюємо над відновленням додатку Unionpedia у Google Play Store
🌟Ми спростили наш дизайн для кращої навігації!
Instagram Facebook X LinkedIn

Глибинне навчання і Регуляризація (математика)

Посилання: Відмінності, Схожості, Jaccard схожість Коефіцієнт, Посилання.

Різниця між Глибинне навчання і Регуляризація (математика)

Глибинне навчання vs. Регуляризація (математика)

Глиби́нне навча́ння (також відоме як глибинне структурне навчання, ієрархічне навчання, глибинне машинне навчання, deep learning, deep structured learning, hierarchical learning, deep machine learning) — це галузь машинного навчання, що ґрунтується на наборі алгоритмів, які намагаються моделювати високорівневі абстракції в даних, застосовуючи глибинний граф із декількома обробними шарами, що побудовано з кількох лінійних або нелінійних перетворень. Обидві функції точно описують експериментальні точки з нульовою похибкою. Навчена модель може бути схильна вибирати зелену функцію, що може бути ближчою до справжньої невідомої функції розподілу, за допомогою \lambda, ваги регуляризуючого виразу. Регуляризація, в математиці і статистиці, а також в задачах машинного навчання і, означає додавання деякої додаткової інформації, щоб знайти рішення некоректно поставленої задачі, або щоб уникнути перенавчання.

Подібності між Глибинне навчання і Регуляризація (математика)

Глибинне навчання і Регуляризація (математика) мають 23 щось спільне (в Юніонпедія): Апріорна ймовірність, Машинне навчання, Баєсове виведення, Градієнтний спуск.

Апріорна ймовірність

У баєсовому статистичному висновуванні апріо́рний розпо́діл ймові́рності (prior probability distribution), що часто називають просто апріо́рне (prior), деякої невизначеної кількості — це розподіл ймовірності p, що виражатиме чиєсь переконання про цю кількість перед врахуванням якогось свідчення.

Апріорна ймовірність і Глибинне навчання · Апріорна ймовірність і Регуляризація (математика) · Побачити більше »

Машинне навчання

Машинне навчання (machine learning) — це підгалузь штучного інтелекту в галузі інформатики, яка часто застосовує статистичні прийоми для надання комп'ютерам здатності «навчатися» (тобто, поступово покращувати продуктивність у певній задачі) з даних, без того, щоби бути програмованими явно.

Глибинне навчання і Машинне навчання · Машинне навчання і Регуляризація (математика) · Побачити більше »

Баєсове виведення

Ба́єсове висно́вування (Bayesian inference) — це метод статистичного висновування, у якому для уточнення ймовірності гіпотези при отриманні додаткових свідчень або інформації використовується правило Баєса.

Баєсове виведення і Глибинне навчання · Баєсове виведення і Регуляризація (математика) · Побачити більше »

Градієнтний спуск

Градіє́нтний спуск (gradient descent) — це ітераційний алгоритм оптимізації першого порядку, в якому для знаходження локального мінімуму функції здійснюються кроки, пропорційні протилежному значенню градієнту (або наближеного градієнту) функції в поточній точці.

Глибинне навчання і Градієнтний спуск · Градієнтний спуск і Регуляризація (математика) · Побачити більше »

Наведений вище список відповідає на наступні питання

Порівняння між Глибинне навчання і Регуляризація (математика)

Глибинне навчання має 213 зв'язків, у той час як Регуляризація (математика) має 9. Як вони мають в загальній 4, індекс Жаккар 1.80% = 4 / (213 + 9).

Посилання

Ця стаття показує взаємозв'язок між Глибинне навчання і Регуляризація (математика). Щоб отримати доступ до кожної статті, з яких інформація витягується, будь ласка, відвідайте: